Best practices voor datavalidatie

Verantwoord AI-gegevensbeheer

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

Wat we behandelen

• Subgroeponderzoek
• Missende waarden
• Uitschieters verwijderen
• Datainconsistenties corrigeren
• Feature scaling
• Feature encoding
• Dimensionality reduction

Subgroeponderzoek

Ontbrekende data

• Veelvoorkomend in grote datasets
• Data verwijderen
• Imputatiestrategieën en modelgebaseerde aanpakken
• Subgroeponderzoek voor validatie

Uitschieters verwijderen

• Statistische methoden zoals z-scores en IQR, of robuuste schaling
• Valideer op eerlijke behandeling tussen segmenten

Datainconsistenties

• Datakwaliteit beïnvloedt integriteit en betrouwbaarheid van het model
• Datastandaardisatie en validatieregels
• Normalisatie per subgroep

Feature scaling

• Feature scaling om invoerkenmerken te transformeren
• Valideer door verdelingen per groep te vergelijken

Feature encoding

• Beoordeel het effect van encoding op uitkomsten
• Check op bias en informatietverlies
• Check op overfitting
• Gebruik regularisatie en dimensionality reduction

Dimensionality reduction

• Verminder features en behoud kerninformatie
• Kan bias introduceren
• Gebruik fairness-bewuste technieken zoals t-SNE

Financieel adviseur

• Features "Annual income" en "Investment frequency"
• Corrigeer uitschieters en schaal
• Subgroeponderzoek

Laten we oefenen!

Verantwoord AI-gegevensbeheer