⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!? آموزشی

?PyCharm IDE
?Visual Studio Code IDE
?Jupyter Notebook IDE
?Spyder IDE
?Atom & IDLE IDEs

? کوئیز

?کوییز شماره ۲۰۰: ابزار Profiler در PyCharm
?کوییز شماره ۲۰۱: امکان مدیریت و اجرای وظایف مختلف پروژه در VS Code
?کوییز شماره ۲۰۲: استفاده از Magic Commands در Jupyter Notebook
?کوییز شماره ۲۰۳: امکان مشاهده مستندات و سایر اطلاعات در Spyder
?کوییز شماره ۲۰۴: پیاده‌سازی IDLE

#Weekend
#Python_IDEs

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

?‍? پیش پردازش داده: مدیریت داده‌های پرت

داده‌های پرت یا Outlier به نقاط داده‌ای گفته می‌شه که به طور قابل توجهی از بقیه نقاط داده دور هستن. داده‌های پرت ممکنه به دلایل مختلفی مثل خطاهای اندازه‌گیری، وارد کردن نادرست داده‌ها یا حتی تغییرات واقعی در داده‌ها به وجود بیاین.

? چرا مدیریت داده‌های پرت مهمه؟

مدیریت داده‌های پرت اهمیت زیادی در پیش‌پردازش داده‌ها داره چون این داده‌ها می‌تونن تاثیر زیادی روی نتایج تحلیل‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین داشته باشن.

وجود داده‌های پرت منجر به تولید نتایج نادرست و گمراه‌کننده میشه، چون مدل‌های یادگیری ماشین ممکنه به جای یادگیری الگوی کلی داده‌ها، به داده‌های پرت واکنش نشون بدن. بنابراین، شناسایی و مدیریت صحیح این داده‌ها اهمیت زیادی داره.

? روش‌های شناسایی داده‌های پرت

?روش‌های آماری: یکی از رایج‌ترین روش‌ها برای شناسایی داده‌های پرت، استفاده از روش‌های آماریه. در این روش‌ها، فرض می‌شه که داده‌ها از توزیعی خاص پیروی می‌کنن و نقاطی که از این توزیع فاصله زیادی دارن به عنوان داده‌های پرت شناخته می‌شن.

*?*میانه و دامنه بین چارکی (IQR): در این روش، داده‌های پرت با استفاده از دامنه بین چارکی (IQR) شناسایی می‌شن. اگه داده‌ای خارج از بازه [Q1−1.5×IQR,Q3+1.5×IQR] قرار بگیره، به عنوان داده پرت شناخته می‌شه. Q1 و Q3 به ترتیب چارک اول و سوم هستن.

?روش‌های گرافیکی: روش‌های گرافیکی از ابزارهای بصری مثل BoxPlot و ScatterPlot برای شناسایی داده‌های پرت استفاده می‌کنن. این روش‌ها به تحلیل‌گر اجازه می‌دن تا به راحتی نقاط پرت رو مشاهده کنن.

?روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین: روش‌های پیچیده‌تر شامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مثل IsolationForest، برای شناسایی داده‌های پرت هستن.

? روش‌های مدیریت داده‌های پرت

?حذف داده‌های پرت: ساده‌ترین روش برای مدیریت داده‌های پرت حذف اونهاست. این روش زمانی مفیده که تعداد داده‌های پرت کم باشه و حذف‌شون تاثیری روی نتایج تحلیل‌ها نگذاره.

?جایگزینی داده‌های پرت: اگر حذف داده‌های پرت ممکن نباشه، میشه از روش‌های جایگزینی استفاده کرد. در این روش، داده‌های پرت با مقادیر مناسب دیگه مثل میانه یا میانگین جایگزین می‌شن.

?تغییر مقیاس داده‌ها: در بعضی موارد، داده‌های پرت ممکنه نتیجه مقیاس‌های متفاوت باشن. استفاده از روش‌های Normalization و Standardization به کاهش تاثیر داده‌های پرت کمک می‌کنه.

? الگوریتم‌های دسته‌بندی

*?*الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN): این الگوریتم با محاسبه فاصله بین نقاط داده، داده‌های پرت رو با میانگین مقادیر نزدیک‌ترین همسایگان جایگزین می‌کنه.

*?*الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms): الگوریتم‌هایی مثل K-Means و DBSCAN داده‌ها رو به گروه‌هایی تقسیم می‌کنن و نقاطی که به هیچ گروهی تعلق ندارن، به عنوان داده‌های پرت شناسایی می‌شن.

? روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق

*?*شبکه‌های عصبی: به طور خاص، شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoder) برای یادگیری الگوی داده‌ها و شناسایی انحرافات استفاده می‌شن. داده‌هایی که با الگوهای یادگرفته شده مطابقت ندارن به عنوان داده‌های پرت شناسایی می‌شن.

?شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN‌s): در GAN‌ها، یک شبکه مولد داده‌های جدید تولید می‌کنه و یک شبکه تمایزدهنده سعی می‌کنه بین داده‌های واقعی و داده‌های تولید شده تمایز قائل شه. داده‌هایی که توسط شبکه تمایزدهنده به عنوان نادرست شناسایی می‌شن می‌تونن به عنوان داده‌های پرت شناخته شن.

? چالش‌ها و راهکارها

?چالش‌های داده‌های چندبعدی: در داده‌های چندبعدی (High-dimensional Data)، شناسایی داده‌های پرت سخته چون داده‌ها در فضای ویژگی‌های بیشتری پخش می‌شن و داده‌های پرت در تمامی ابعاد مشهود نیستن.

برای مدیریت این چالش، میشه از روش‌های کاهش ابعاد مثل تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) استفاده کرد تا داده‌ها به فضای کوچکتری نگاشت شن و داده‌های پرت بهتر شناسایی شن.

?چالش‌های داده‌های سری زمانی: در داده‌های سری زمانی، داده‌های پرت ممکنه به دلیل تغییرات ناگهانی در زمان باشن. برای مدیریت داده‌های پرت در سری زمانی، از مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی مثل مدل‌های ARIMA و مدل‌های پیش‌بینی عصبی استفاده میشه تا نقاط ناهنجاری شناسایی شن.

#Data_Analysis
#Data_Preprocessing

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ