Aykırı değer tespiti
Verini doğru şekilde ön işlemek için çok önemli bir adım da aykırı değer tespitidir. Machine Learning mülakatlarında, aykırı değerleri nasıl bulup nasıl işleyeceğin sorusu sıkça gelir. Aykırı değerleri tespit etmenin kolay bir yolu, onları görselleştirmektir.
Eksik verileri bulup yerlerine değer atadıktan sonra, aykırı değerleri bulmak ve onlarla ne yapacağına karar vermek de gerekli bir başka ön işleme adımıdır.
Aykırı değerleri görselleştirmeni sağlayan pek çok paket var, ancak bu egzersizde loan_data veri kümesinin seçili sütunları için tek değişkenli ve çok değişkenli kutu grafikleri çizmek üzere seaborn kullanacaksın.
Tüm ilgili paketler senin için içe aktarıldı.
Boru hattında neredesin?
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import modules
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Univariate and multivariate boxplots
fig, ax =plt.subplots(1,2)
sns.____(y=____['_____'], ax=ax[0])
sns.____(x='Loan Status', y='Annual Income', data=____, ax=ax[1])
plt.show()