Ang pagproseso ng mga impormasyon ay isang mahalagang hakbang sa mga proyekto ng pagkatuto ng makina na maaaring lubhang makaapekto sa paggawa ng modelo.
Karaniwang mga Pagkakamali sa Pagproseso ng Data
Ang isang madalas na pagkakamali ay ang pagpapabaya sa tamang paghawak ng nawawalang datos.Ang hindi pagpansin o di-tamang pag-aalinlangan ng mga nawawalang halaga ay maaaring magpahiwatig ng pagkiling o pumilipit sa dataset. Ang isa pang karaniwang pagkakamali ay hindi ang pag-caling na mga tampok na hindi nagbabago, na maaaring makaapekto sa mga algorithm na sensitibo sa pagtatampok ng magnitude, tulad ng k-malapit na mga kapitbahay o mga makinang pang-aktor.
Kung Paano Maiiwasan ang mga Pagkakamaling Ito
Upang maiwasan ang mga isyu na may nawawalang datos, suriin ang padron ng kawalan at pumili ng mga angkop na paraan ng imprastruksyon, tulad ng mean, median, o model-based na pamamaraan. Para sa tampok na pag-scaling, maglagay ng normalisasyon o standardization nang pare-pareho sa ibayong pagsasanay at pagsubok ng mga dataset upang matiyak ang pagiging hindi pabagu-bago.
Pinakamabuting mga Gawain Para sa Pagproseso ng Data
- Suriin ang mga impormasyon para sa nawawala o hindi nagbabagong mga halaga bago magproseso.
- Pahiran ng mga pamamaraan sa pagkalupkop ang mga dataset.
- Gumamit ng angkop na mga paraan ng pag - eespiya para sa mga categorical variable.
- Alisin o ituwid ang mga masel batay sa kaalamang pang-akademya.
- Document preprocessing mga hakbang para sa reproduktibidad.