การ จัด การ กับ ข้อมูล ล่วง หน้า เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ใน การ เรียน รู้ ของ เครื่อง ซึ่ง เกี่ยว ข้อง กับ การ เปลี่ยน ข้อมูล ดิบ ให้ เป็น รูป แบบ ที่ เหมาะ สม สําหรับ การ ฝึก แบบ จําลอง การ ประมวล ผล ที่ เหมาะ สม จะ ช่วย ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง และ ประสิทธิภาพ ของ รุ่น ให้ ดี ขึ้น โดย จัด การ กับ ปัญหา ต่าง ๆ เช่น ค่า เสียง และ ความ ไม่ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย บทความ นี้ จะ พิจารณา หลัก การ สําคัญ ใน การ วิศวกรรม และ ตัว อย่าง ที่ ใช้ ได้ จริง ของ การ ประมวล ผล ก่อน การ ประมวล ข้อมูล

หลักการหลักของการคํานวณข้อมูล

การ ศึกษา วิจัย ที่ ละเอียด ถี่ถ้วน มี ความ สําคัญ อย่าง ยิ่ง ต่อ การ สร้าง แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ที่ ไว้ ใจ ได้

ประมวลผลข้อมูลทั่วไป

เทคนิค หลาย อย่าง ถูก ใช้ อย่าง กว้าง ขวาง ใน การ ประมวล ข้อมูล ก่อน:

  • [FLT: 0] ข้อมูลสูญหาย: การเติมเต็มค่าที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ย, มัธยฐาน หรือการใช้อัลกอริทึมเช่นเพื่อนบ้าน K-Narrest
  • [FLT: 0] คุณสมบัติการนับ: การประยุกต์ใช้แบบปกติหรือมาตรฐาน เพื่อทําให้แน่ใจว่าคุณสมบัติจะมีส่วนเท่ากัน
  • [FLT: 0] ตัวแปรการเรียงลําดับ:[[FLT: 1) แปลงหมวดหมู่เป็นค่าตัวเลขโดยใช้การเข้ารหัสแบบ One-hot-Hot หรือรหัสรหัสภาษา (FLT: 1)
  • [FLT: 0]. ถอนตัวออกจากตําแหน่ง:[ การตรวจสอบและกําจัดข้อมูล ที่บิดเบือนการวิเคราะห์.

ตัว อย่าง ที่ ใช้ ได้ จริง: การ ประมวล ข้อมูล ก่อน

ลอง พิจารณา ชุด ข้อมูล ที่ ขาด ค่า, ตัวแปร ใน การ จัด เรียง, และ มาตรา ต่าง ๆ.

  • การระบุข้อมูลสูญหาย และเติมเต็มช่องว่าง ด้วยค่ามัธยฐาน
  • ชุดรหัสอักขระแบบ เช่น "มาตรฐาน" หรือ "ชนิดโปรดักต์" โดยใช้รหัสอักขระแบบเดียว-ร้อน
  • การจําแนกลักษณะตัวเลข เช่น "ความโดดเด่น" และ "ความโดดเด่น" ด้วยมาตรฐาน

ขั้นตอนเหล่านี้เตรียมข้อมูล สําหรับการนําไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง นําไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพแบบจําลอง