🏠 Home
Prestatietests
📊 Alle benchmarks 🦖 Dinosaur v1 🦖 Dinosaur v2 ✅ To-Do List applicaties 🎨 Creatieve vrije pagina's 🎯 FSACB - Ultieme showcase 🌍 Vertaalbenchmark
Modellen
🏆 Top 10 modellen 🆓 Gratis modellen 📋 Alle modellen ⚙️ Kilo Code
Bronnen
💬 Promptbibliotheek 📖 AI-woordenlijst 🔗 Nuttige links
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).