Az adatok előfeldolgozása a Machine Learningben a nyers adatok előkészítésének (tisztításának és rendszerezésének) technikáját jelenti, hogy alkalmassá tegyék azokat egy épülethez és a gépi tanulási modellek betanításához.
Mit jelent az előfeldolgozás a gépi tanulásban?
Az adatok előfeldolgozása a nyers adatok előkészítésének és a gépi tanulási modellhez való alkalmassá tételének folyamata Ez az első és döntő lépés a gépi tanulási modell létrehozása során. És ha bármilyen műveletet végez az adatokkal, akkor ezeket kötelező megtisztítani és formázni kell. …
Mi az előfeldolgozás a gépi tanulásban, és miért van rá szükség?
Adatelőfeldolgozás szükségességeEgyes meghatározott gépi tanulási modelleknek meghatározott formátumú információra van szükségük, például a Random Forest algoritmus nem támogatja a null értékeket, ezért a véletlenszerű erdőalgoritmus végrehajtásához null értékeket kell kezelni az eredeti nyers adatkészletből.
Melyek az előfeldolgozási technikák?
Melyek az adat-előfeldolgozási technikák?
- Adatok tisztítása/tisztítása. A „piszkos” adatok tisztítása. A valós adatok általában hiányosak, zajosak és következetlenek. …
- Adatintegráció. Több forrásból származó adatok kombinálása. …
- Adatátalakítás. Adatkocka felépítése. …
- Adatcsökkentés. Az adatkészlet reprezentációjának csökkentése.
Mit magyaráz az adatok előfeldolgozása?
Az adatok előfeldolgozása a nyers adatok érthető formátummá alakításának folyamata. Ez is egy fontos lépés az adatbányászatban, mivel nem tudunk nyers adatokkal dolgozni. A gépi tanulási vagy adatbányászati algoritmusok alkalmazása előtt ellenőrizni kell az adatok minőségét.
