Предварителната обработка на данни в машинното обучение се отнася до техниката за подготовка (почистване и организиране) на необработените данни, за да ги направи подходящи за изграждане и обучение на модели на машинно обучение.
Какво означава предварителната обработка в машинното обучение?
Предварителната обработка на данни е процес на подготовка на необработените данни и превръщането им в подходящи за модел на машинно обучение Това е първата и решаваща стъпка при създаването на модел за машинно обучение. И докато правите каквато и да е операция с данни, е задължително да ги почистите и поставите във форматиран начин. …
Какво е предварителната обработка в машинното обучение и защо е необходима?
Необходимост от предварителна обработка на данниНякои посочен модел на машинно обучение се нуждае от информация в определен формат, например алгоритъмът за произволна гора не поддържа нулеви стойности, следователно, за да изпълни произволен горски алгоритъм, нулевите стойности трябва да се управляват от оригиналния набор от необработени данни.
Какви са техниките за предварителна обработка?
Какви техники се предоставят при предварителна обработка на данни?
- Почистване/Почистване на данни. Почистване на „мръсни“данни. Данните от реалния свят обикновено са непълни, шумни и непоследователни. …
- Интегриране на данни. Комбиниране на данни от множество източници. …
- Трансформация на данни. Конструиране на куб с данни. …
- Намаляване на данни. Намаляване на представянето на набора от данни.
Какво е предварителната обработка на данните да се обясни?
Предварителната обработка на данни е процесът на трансформиране на необработените данни в разбираем формат. Това също е важна стъпка в извличането на данни, тъй като не можем да работим с необработени данни. Качеството на данните трябва да се провери, преди да се прилагат алгоритми за машинно обучение или извличане на данни.
