1- دیتاست استاندارد چیست (مجموعه داده استاندارد)

دیتاست استاندارد (مجموعه داده استاندارد) به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که به‌طور مشخص تعریف شده و برای ارزیابی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، تحلیل‌های آماری و تحقیقات علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این دیتاست‌ها (مجموعه داده‌ها) معمولاً شامل داده‌های تمیز و برچسب‌گذاری شده با ساختار مناسب هستند.

2- معیارهای استاندارد برای ارزیابی کیفیت دیتاست (مجموعه داده)

برای ارزیابی کیفیت یک دیتاست (مجموعه داده)، معیارهای استاندارد مختلفی وجود دارد که برخی از آنها عبارتند از:

انحراف معیار

انحراف معیار (Standard Deviation) یکی از معیارهای پراکندگی داده‌ها است که نشان‌دهنده میزان پراکندگی داده‌ها از میانگین است. این معیار به تحلیل دقیق‌تر داده‌ها کمک می‌کند.

میانگین

میانگین (Mean) یکی از معیارهای مرکزی داده‌ها است که نشان‌دهنده مقدار متوسط داده‌ها است. محاسبه میانگین به تحلیل روند کلی داده‌ها کمک می‌کند.

نسبت پر شدن داده‌ها

نسبت پر شدن داده‌ها (Data Completeness) نشان‌دهنده درصد داده‌های موجود در دیتاست (مجموعه داده) در مقایسه با داده‌های از دست رفته است. دیتاست‌هایی (مجموعه داده‌هایی) که داده‌های کاملی دارند، کیفیت بالاتری دارند.

دقت و صحت داده‌ها

دقت و صحت داده‌ها (Data Accuracy) نشان‌دهنده میزان درستی و قابلیت اطمینان داده‌ها است. داده‌های دقیق و صحیح به نتایج قابل اعتمادتر منجر می‌شوند.

4- پسوند دیتاست‌ها (مجموعه داده‌ها) و بهترین پسوند برای دیتاست (مجموعه داده)

دیتاست‌ها (مجموعه داده‌ها) می‌توانند دارای پسوندهای مختلفی باشند که برخی از رایج‌ترین آنها عبارتند از:

• .csv (Comma-Separated Values): یک پسوند رایج برای دیتاست‌های (مجموعه داده‌های) جدولی که داده‌ها را به صورت سطر و ستون با استفاده از کاما جدا می‌کند.
• .json (JavaScript Object Notation): یک پسوند محبوب برای ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت ساختاریافته و خوانا برای انسان و ماشین.
• .xlsx (Excel Spreadsheet): یک پسوند رایج برای دیتاست‌هایی (مجموعه داده‌هایی) که به صورت صفحات گسترده اکسل ذخیره می‌شوند.

بهترین پسوند برای دیتاست‌ها (مجموعه داده‌ها) بستگی به نوع داده‌ها و کاربرد مورد نظر دارد، اما پسوند .csv به دلیل سادگی و قابلیت خواندن توسط بسیاری از برنامه‌ها و ابزارها، یکی از بهترین گزینه‌ها است.

5- پیش پردازش دیتاست (مجموعه داده) و روش‌های آن (فقط اصلی‌ترین‌ها)

پیش پردازش دیتاست (مجموعه داده) به مجموعه‌ای از فرآیندها گفته می‌شود که داده‌ها را قبل از استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین یا تحلیل‌های آماری آماده می‌کنند. برخی از روش‌های اصلی پیش پردازش عبارتند از:

• پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning): حذف داده‌های نادرست یا ناموجود و اصلاح خطاهای موجود در داده‌ها.
• پُر کردن مقادیر مفقود (Data Imputation): جایگزینی مقادیر مفقود با مقادیر منطقی یا تخمینی.
• استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization): تبدیل داده‌ها به مقیاس استاندارد برای بهبود عملکرد مدل‌ها.
• رمزنگاری ویژگی‌ها (Feature Encoding): تبدیل ویژگی‌های غیرعددی به مقادیر عددی قابل استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین.

6- نرمالسازی و کاهش ابعاد دیتاست (مجموعه داده)

نرمالسازی (Normalization) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) از فرآیندهای مهم پیش پردازش دیتاست‌ها (مجموعه داده‌ها) هستند:

نرمالسازی داده‌ها

نرمالسازی داده‌ها فرآیندی است که مقادیر ویژگی‌های مختلف را در یک محدوده استاندارد قرار می‌دهد تا تأثیر ویژگی‌های با مقیاس بزرگتر در مدل‌سازی کاهش یابد. یکی از روش‌های رایج نرمالسازی، Min-Max Scaling است که مقادیر را به محدوده [0, 1] تبدیل می‌کند.

کاهش ابعاد داده‌ها

کاهش ابعاد داده‌ها فرآیندی است که تعداد ویژگی‌های یک دیتاست (مجموعه داده) را با حفظ اطلاعات مهم کاهش می‌دهد. این فرآیند می‌تواند به بهبود عملکرد مدل‌ها و کاهش پیچیدگی محاسباتی کمک کند. یکی از روش‌های رایج کاهش ابعاد، PCA (Principal Component Analysis) است که ویژگی‌های جدیدی را بر اساس ترکیب ویژگی‌های موجود ایجاد می‌کند.