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डेटा प्रीप्रोसेसिंग पर्यवेक्षण सीखने में एक महत्वपूर्ण कदम है जो मॉडल प्रदर्शन को काफी प्रभावित कर सकता है। इसमें कच्चे डेटा को प्रशिक्षण एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है, जो सटीकता और दक्षता में सुधार कर सकता है।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग का महत्व
प्रभावी प्रीप्रोसेसिंग लापता मूल्यों को संभालने में मदद करता है, शोर को कम करता है और डेटा को सामान्य करता है। ये कदम यह सुनिश्चित करते हैं कि सीखने के एल्गोरिथ्म को स्वच्छ और सुसंगत इनपुट प्राप्त होता है, जिससे बेहतर भविष्यवाणियां होती हैं।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग में आम तकनीक
- हैन्डलिंग मिसिंग डेटा: इस तरह के, माध्य, या मोड के साथ लापता मान भरना।
- ]Normalization: Scaling features to a specific range, जैसे 0 to 1
- Encoding Categorical Variables: एक गर्म एन्कोडिंग या लेबल एन्कोडिंग का उपयोग कर संख्यात्मक मूल्यों में श्रेणियों को परिवर्तित करना।
- Feature चयन:] आयामीता को कम करने के लिए प्रासंगिक सुविधाओं का चयन करना।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग में गणना
गणना कई पूर्व प्रसंस्करण तकनीकों में शामिल हैं। उदाहरण के लिए, सामान्यीकरण अक्सर न्यूनतम अधिकतम स्केलिंग का उपयोग करता है, जैसा कि:
पैमाने पर मूल्य = (मूल मान - min) / (अधिकतम - min)
इसी तरह, लापता डेटा को संभालने में इस बीच की गणना शामिल हो सकती है:
mean = मानों की संख्या