🔥 5 اشتباه رایج در Data Cleaning که مدل‌هات رو زمین می‌زنه:

🟡 حذف رکوردهای ناقص بدون بررسی الگوهای Missingness
🟡 نرمال‌سازی یا Scale نکردن فیچرهای با دامنه متفاوت
🟡 تبدیل‌های نامناسب (مثلاً Log روی داده‌های صفر)
🟡 نادیده گرفتن Outlierهای معنادار به‌جای تصحیح‌شون
🟡 استفاده از Encoding ناصحیح برای متغیرهای دسته‌ای

🔔 تمیزکاری دقیق، پیش‌نیاز هر پروژه دیتاساینس موفقه!

🔵 @DataScience_Function