การ ทํา อย่าง นี้ เกี่ยว ข้อง กับ การ เปลี่ยน ข้อมูล ดิบ ให้ เป็น แบบ ที่ เหมาะ สม สําหรับ การ ฝึก อัลกอริทึม ซึ่ง สามารถ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง และ ประสิทธิภาพ.

นําเข้าข้อมูลก่อนประมวลผล

ขั้น ตอน เหล่า นี้ ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า อัลกอริทึม ใน การ เรียน รู้ ได้ รับ การ ถ่ายทอด ที่ สะอาด และ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย ซึ่ง นํา ไป สู่ การ คาด เดา ที่ ดี กว่า.

ประมวลผลทั่วไปในกระบวนการประมวลผลข้อมูล

  • [FLT: 0]. การเพิ่มข้อมูลสูญหาย: การเติมค่าที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ย, ค่ามัธยฐาน, หรือโหมด
  • [FLT: 0] Normalization: การจําแนกคุณสมบัติกับช่วงเฉพาะอย่าง เช่น 0 ถึง 1
  • [FLT: 0] แยกแยะตัวแปรของหมวดหมู่:[[FLT: 1) แปลงหมวดหมู่เป็นค่าตัวเลขโดยใช้รหัสอักขระหรือรหัสอักขระแบบใช้เดียวบนแผ่น
  • [FLT: 0] การคัดเลือกแบบคุณภาพ: การเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องในการลดมิติ (DND)

การ คํานวณ ใน การ คํานวณ ข้อมูล

การคํานวณเกี่ยวข้องกับเทคนิคหลาย ๆ อย่างก่อนประมวลผล ตัวอย่างเช่น การปรับให้เป็นปกติมักใช้การปรับขนาดแบบนาทีแมกซ์ คํานวณเป็น:

[FLT: 0] ค่าแบบเต็ม = (ค่าตามหลัก - นาที) / (มลักษณ์ - นาที)

ใน ทํานอง เดียว กัน การ จัด การ ข้อมูล ที่ ขาด ไป อาจ เกี่ยว ข้อง กับ การ คํานวณ ความ หมาย:

[FLT: 0] mean =ผลรวมค่า / จํานวนของค่า