Data preprocessing은 탁월한 학습 작업을 위한 원료 데이터를 준비하는 데 중요한 단계입니다. Properly 처리된 데이터는 클러스터링 및 치수 감소와 같은 알고리즘의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 문서는 원료 데이터를 의미있는 통찰력으로 변환하는 핵심 기술 및 고려 사항을 논의합니다.

원료의 이해

원료는 종종 비소, 누락 된 값 및 소음이 포함되어 있습니다. 로그, 센서 또는 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 온 것이 다른 형식과 품질로 각입니다. 이러한 문제를 인식하는 것은 효과적인 사전 처리에 대한 첫 번째 단계입니다.

데이터 청소 기술

청소 데이터는 누락된 값을 처리하고, 중복 제거, 과정 오류를 처리합니다. 기술에는 다음과 같습니다.

  • Imputation: 값이 값이 값이 값이 적어, median, 또는 모드가 있습니다.
  • Filtering: outliers 또는 소음 제거.
  • Normalization: 표준 범위에 데이터를 확장합니다.
  • 코딩: 수식 형식으로 categorical 변수를 변환합니다.

기술연구소

데이터의 변화는 데이터의 변화에 따라 변화하는 것입니다. 데이터의 변화는 데이터의 변화에 영향을 미치는 영향을 분석하는 것입니다.

차원 감소

높은 차원 자료는 unsupervised 알고리즘을 위해 도전할 수 있습니다. Principal 구성 요소 분석 (PCA) 및 t-Distributed Stochastic 이웃 Embedding (t-SNE)와 같은 기술 중요한 구조를 보존하는 동안 기능의 수를 감소시킵니다. 이 분석 및 시각화를 단순화합니다.