1. Eksik Verilerin Görmezden Gelinmesi
Eksik veriler, çoğu zaman göz ardı edilir ya da kolayca çözülmesi gereken bir sorun olarak düşünülür. Ancak, bu verilerin dikkate alınmaması modelin yanlış sonuçlar üretmesine neden olabilir. Örneğin, bazı algoritmalar eksik verilerle çalışmayı zorlaştırabilir.
Çözüm: Eksik verileri ya doldurun (örneğin, ortalama, medyan gibi yöntemlerle), ya da o verileri tamamen çıkarın. Hangi yöntemin kullanılacağı, veri setinizin içeriğine bağlıdır.
2. Hatalı Etiketleme ve Yanlış Kategorilendirme
Veri setinde, özellikle etiketleme ve sınıflandırma aşamalarında yapılan hatalar, modelin doğruluğunu olumsuz etkiler. Yanlış etiketlenmiş veriler, algoritmaların doğru tahminler yapmasını engeller.
Çözüm: Etiketleme sürecini dikkatlice gözden geçirin. Mümkünse, otomatik etiketleme araçları kullanarak hataların önüne geçebilirsiniz.
3. Aykırı Değerleri Göz Ardı Etmek
Aykırı değerler (outliers), veri setinizdeki anormal veriler olarak tanımlanır. Çoğu zaman, bu tür veriler göz ardı edilir, ancak aykırı değerler modelin kararlarını ciddi şekilde yanıltabilir.
Çözüm: Aykırı değerleri tespit etmek için istatistiksel yöntemler kullanın ve bunları analizden çıkarın ya da uygun şekilde düzeltin.
4. Veri Formatlarının Uyumsuzluğu
Veri setinizdeki farklı veri formatları, veri temizleme sürecini karmaşık hale getirebilir. Örneğin, tarih formatlarının tutarsız olması, veri analizinde zorluk yaratabilir.
Çözüm: Tüm veri setinizde tutarlı bir format kullanmaya özen gösterin. Özellikle tarih, saat ve sayı formatlarını standart hale getirin.
5. Yetersiz Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, modelin başarıya ulaşabilmesi için oldukça önemli bir adımdır. Eğer veri setiniz üzerinde yeterli ön işleme yapmazsanız, modelinizin doğruluğu düşer.
Çözüm: Veriyi analiz etmeye başlamadan önce, uygun veri ön işleme adımlarını gerçekleştirin. Veri ölçekleme, normalizasyon ve encoding işlemleri gibi temel adımlar önemlidir.
6. Gereksiz Özelliklerin Bulunması
Veri setinizdeki her bir özellik (feature), modeliniz için anlamlı olmayabilir. Gereksiz özellikler, modelin karmaşıklığını artırır ve genellikle aşırı uyum (overfitting) riskini beraberinde getirir.
Çözüm: Özellik seçimi yaparak gereksiz özelliklerden kurtulun. Ayrıca, modelinizi farklı özelliklerle test ederek hangi özelliklerin en önemli olduğunu belirleyebilirsiniz.
7. Veri Setinin Yetersiz Temizlenmesi
Bazı veri bilimciler, verilerini temizlerken yalnızca yüzeysel adımlar atar. Bu, verilerin derinlemesine analiz edilmemesi anlamına gelir ve daha sonra modelde büyük sorunlara yol açar.
Çözüm: Veri temizleme sürecini detaylı bir şekilde gerçekleştirin. Verileri inceledikten sonra, her bir veri satırını kontrol edin ve tüm hataları düzeltin.
8. Zaman Serisi Verilerini Dikkate Almamak
Zaman serisi verileri, genellikle sıralı ve tarihe dayalı olan verilerdir. Bu tür verilerde, verinin zamanla değişen doğası göz önünde bulundurulmalıdır. Aksi takdirde, verinin sıralaması bozulabilir.
Çözüm: Zaman serisi verilerini işlerken, veri setinizdeki sıralamayı ve zaman dilimlerini doğru bir şekilde ele alın.
9. Veri Dönüşümünde Hatalar
Veri dönüşümü, verinin bir formatta başka bir formata dönüştürülmesini ifade eder. Bu süreçte yapılan hatalar, verinin doğru bir şekilde analiz edilmesini engeller.
Çözüm: Veri dönüşümü adımlarını dikkatlice planlayın ve doğru yöntemlerle uygulayın. Özellikle kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesinde dikkatli olun.
10. Modelin Gereksiz Karmaşık Hale Getirilmesi
Veri temizleme sürecinde aşırı optimizasyon yaparak, gereksiz karmaşık modeller oluşturmak, modelin başarısını olumsuz etkileyebilir.
Çözüm: Modelin basit ve etkili olmasını sağlamak için yalnızca gerçekten gerekli olan işlemleri gerçekleştirin.
Sonuç olarak...
Veri temizleme, veri bilimi ve yapay zeka projelerinin temel taşlarından biridir. Yaptığınız küçük hatalar, tüm projenin başarısız olmasına yol açabilir. Bu nedenle, veri temizleme sürecine gereken özeni gösterin. Hatalardan kaçının, her aşamada dikkatli olun ve sonrasında başarılı bir model elde etmek için doğru adımları atın.
