Um einen reibungslosen Einstieg zu gewährleisten, wird den Nutzern empfohlen, die folgenden drei Punkte besonders zu beachten:
- Spezifikationen für die Datenaufbereitung
- Sicherstellen, dass die Kodierung der CSV-Datei UTF-8 ist
- Es wird empfohlen, die Datums- und Zeitspalten in einem einheitlichen Format wie JJJJ-MM-TT zu erstellen.
- Entfernen komplexer Formatierungen wie z. B. verschmolzene Zellen
- Auswahl der Zielvariablen
- Bei Klassifizierungsproblemen muss eine ausgewogene Stichprobe von Kategorien gewährleistet sein (mindestens 50 Datensätze pro Kategorie).
- Das Regressionsproblem erfordert die Überprüfung, dass es keine anomalen Ausreißer im Zielwert gibt
- Validierung der Ergebnisse
- Achten Sie auf Plattformwarnungen, die vor Problemen mit der Datenqualität warnen
- Bei geschäftskritischen Entscheidungen empfiehlt es sich, die Wirksamkeit des Modells zu überprüfen, indem die Validierungsmenge geteilt wird.
Die Plattform bietet Beispieldatensätze und Schritt-für-Schritt-Assistenten, und Erstnutzer sollten sich anhand von Demonstrationsprojekten wie "Titanic Survival Prediction" mit dem Prozess vertraut machen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDataFawn: Eine Datenanalyseplattform für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, ohne Code zu schreibenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die wichtigsten Punkte, die zu beachten sind, wenn ein Neuling DataFawn für seine erste Datenanalyse verwendet?
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