🏠 Accueil
Benchmarks
📊 Tous les Benchmarks 🦖 Dinosaure v1 🦖 Dinosaure v2 ✅ To-Do List Apps 🎨 Pages Libres 🎯 FSACB - Showcase 🌍 Traduction
Modèles
🏆 Top 10 Modèles 🆓 Modèles Gratuits 📋 Tous les Modèles ⚙️ Modes Kilo Code
Ressources
💬 Prompts IA 📖 Glossaire IA 🔗 Liens Utiles
متقدم

تحليل وتنظيف البيانات المعقدة

#علم البيانات #تعلم الآلة #بايثون

اقتراح منهجية للتعامل مع مجموعات بيانات فوضوية وعالية الأبعاد

لديك مجموعة بيانات غير متوازنة (Imbalanced Dataset) تحتوي على 5 ملايين سجل لمعاملات مالية، حيث 0.1% منها فقط تمثل احتيالًا. اشرح خطوات معالجة البيانات مسبقًا (Preprocessing) بالتفصيل، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة، وتحديد الميزات (Feature Engineering)، وتقنيات الموازنة (SMOTE أو Random Under-sampling). ثم، قارن بين أداء خوارزميات الغابات العشوائية (Random Forest) و XGBoost في هذا السياق، مع توضيح مقاييس التقييم المناسبة غير الدقة (Accuracy).