🏠 Home
Benchmark
📊 Tutti i benchmark 🦖 Dinosauro v1 🦖 Dinosauro v2 ✅ App To-Do List 🎨 Pagine libere creative 🎯 FSACB - Ultimate Showcase 🌍 Benchmark traduzione
Modelli
🏆 Top 10 modelli 🆓 Modelli gratuiti 📋 Tutti i modelli ⚙️ Kilo Code
Risorse
💬 Libreria di prompt 📖 Glossario IA 🔗 Link utili
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).