Table of Contents
پیش پردازش داده ها یک گام مهم در یادگیری نظارت شده است که می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد مدل تأثیر بگذارد، این شامل تبدیل داده های خام به یک فرمت مناسب برای الگوریتم های آموزشی است که می تواند دقت و کارایی را بهبود بخشد.
اهمیت پردازش داده ها
پیش پردازش موثر کمک می کند تا در مدیریت ارزش های از دست رفته، کاهش سر و صدا و عادی سازی داده ها، این مراحل اطمینان حاصل می کنند که الگوریتم یادگیری ورودی تمیز و سازگار را دریافت می کند و منجر به پیش بینی های بهتر می شود.
تکنیک های رایج در پردازش داده ها
- و داده های گم شده: [FLT 1] پر کردن ارزش های از دست رفته با معنی، رسانه ای یا حالت.
- عادی سازی: مقیاس پذیری ویژگی های به یک محدوده خاص، مانند 0 تا 1
- متغیرهای کاتاگورتیک را رمزگذاری کنید: تبدیل دسته ها به مقادیر عددی با استفاده از رمزگذاری یک گرم یا رمزگذاری برچسب.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [[۱۰]]] [[۳]]] [[۱۰]]] [۱]] [۱]] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۳] [۲] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۲] [۳] [۱] [۱] [۳] [۲] [۲] [۳] [۱]]] [۳]]]] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۳]]] [۲] [۲]] [۲] [۳]
محاسبه در Data Pre Processing
محاسبات در بسیاری از تکنیک های پیش پردازش دخیل هستند.به عنوان مثال، عادی سازی اغلب از مقیاس پذیری من-حداکثر استفاده می کند، محاسبه شده به عنوان:
[در مقیاس] ارزش = (ارزش اصلی - من) / (حداکثر - من)
به طور مشابه، انجام داده های از دست رفته ممکن است شامل محاسبه این معنی باشد:
[[ویرایش] [۱] = مجموع ارزش ها و تعداد ارزش ها [[۱۰]