Limpeza dos Dados
- A limpeza dos dados é um processo crítico em Machine Learning e análise de dados, pois dados imprecisos ou incompletos podem levar a conclusões errôneas e modelos ineficazes.
- Inclui várias etapas como identificar e corrigir (ou remover) erros e inconsistências nos dados, tratando dados ausentes, removendo duplicatas, e lidando com outliers.
- A limpeza de dados visa melhorar a qualidade dos dados, garantindo que sejam precisos, completos e consistentes, o que é fundamental para a eficácia dos modelos de Machine Learning.
Dados incorretos ou inconsistentes levam a conclusões falsas. A limpeza de dados tem um grande impacto na qualidade dos resultados. Um algoritmo simples pode superar um complexo pelo simples fato de lidar com dados suficientes e de alta qualidade.