Data preprocessing은 분석 또는 기계 학습 모델에 대한 데이터를 준비하는 데 중요한 단계입니다. 그러나 결과의 품질에 영향을 줄 수있는 실수를 발생시키는 것이 일반적입니다. 이러한 오류를 인식하고 데이터 중심 프로젝트의 효과를 향상시킬 수있는 방법을 알고 있습니다.

일반 데이터 처리 Mistakes

수많은 실수가 누락된 데이터입니다. 누락된 값은 제대로 처리되지 않은 경우 비스듬한 또는 부정확한 모델로 이어질 수 있습니다. 또 다른 일반적인 오류는 기능의 중요성을 찡그림할 수 있는 improper 기능 스케일링입니다. 또한, 비소성 데이터 형식과 잘못된 데이터 유형은 처리 오류를 일으킬 수 있습니다.

이 실수를 수정하는 방법

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Data Preprocessing에 대한 모범 사례

  • 항상 처리하기 전에 누락된 값을 분석합니다.
  • 데이터 배포에 근거한 적절한 스케일링 기법을 적용하십시오.
  • 데이터 형식 및 유형의 정기적으로 검증.
  • anomalies 또는 inconsistencies를 감지하는 시각화 도구.
  • 재현성에 대한 문서 사전 처리 단계.