データプリプロセッシングは、モデル性能に著しく影響する超視覚学習の重要なステップです。 これにより、生データをトレーニングアルゴリズムに適したフォーマットに変換し、精度と効率性を向上させることができます。

データ処理の重要度

効果的なプリプロセッシングは、不足している値の処理、騒音の低減、および正規化データ処理に役立ちます。 これらの手順は、学習アルゴリズムがより良く予測につながる、クリーンで一貫性のある入力を受信することを保証します。

データ処理における一般的なテクニック

  • ] ミスデータ処理:[]] 値が不足している値が、メディアン、またはモードに埋め込まれます。
  • []正規化:[]]] 特定の範囲にスケーリング機能 0〜1.
  • [ 分類変数のエンコードやラベルエンコーディングを使用して、カテゴリを数値化に変換します。
  • [] 機能選択:] 関連する機能を選択して寸法を削減します。

データ処理における計算

計算は、多くのプリプロセッシング技術に関与しています。例えば、正規化は、次のように計算される最小限のスケーリングを使用します。

[スケール値=(オリジナル値-分)/(最大-分)

同様に、不足しているデータを処理することは、意味を計算することを伴うかもしれません。

[]mean = 値の合計/値の数値[]]]