Veri işleme öncesi, kontrol edilemeyen öğrenme görevleri için ham verileri hazırlamanın önemli bir adımdır. Properly işlenmiş veriler kümeleme ve boyutsal azalma gibi algoritmaların performansını önemli ölçüde artırabilir. Bu makale, ham verileri anlamlı bilgiler haline getirmek için temel teknikleri ve hususları tartışır.

Raw Data

Raw verileri genellikle inkonsistiyonlar, eksik değerler ve analizleri engelleyebilecek gürültü içerir. Bu sorunların her biri farklı formatlar ve kalite ile ilgili çeşitli kaynaklardan gelebilir.Bu sorunları tanımak, etkili bir ön işlemeye yönelik ilk adımdır.

Data Temizlik Teknikleri

Temizlik verileri eksik değerleri ele alır, tekrarları ortadan kaldırır ve hataları düzeltir. Teknikler şunları içerir:

  • [FONT:0)İmputasyon:[Dönetici: [Dönetici: 0,3, veya mod ile eksik değerleri doldurun.
  • [FONT:0) Kaynak:[Döncüler veya gürültüyü geri yüklemeler.
  • [FONT:0) Normalleştirme:[Dönetici:[Dönetici:0) Standart bir diziye veri sahipliği yapmak.
  • [FONT:0)Encoding:[Dönetici:[Dönetici:0) Kedili değişkenleri sayısal formatlara dönüştürür.

Özel Mühendislik

Çiğ verileri altta yatan kalıpları daha iyi temsil eden özelliklere dönüştürmek önemlidir. Teknikler, ilgili olanları seçmek ve boyutsalliği azaltmak. Bu adımlar, algoritmaların verilerin en bilgilendirici yönlerine odaklanmasına yardımcı olur.

Boyutlu Azaltımı

Yüksek boyutlu veriler denetimsiz algoritmaları için zorlanabilir.Depres Analizi (PCA) ve t-striDibuted Stochastic Neighbor gömülüleme (t-SNE) önemli yapıların korunması sırasında özelliklerin sayısını azaltır.Bu basitleştirme analizi ve görselleştirme.