Es ist eine Data-Mining-Technik, die Rohdaten in ein verständliches Format umwandelt. Rohdaten (Daten aus der realen Welt) sind immer unvollständig und diese Daten können nicht durch ein Modell gesendet werden. Das würde bestimmte Fehler verursachen. Aus diesem Grund müssen wir Daten vorverarbeiten, bevor durch ein Modell gesendet werden
Warum müssen wir die Daten vorverarbeiten?
Es ist eine Data-Mining-Technik, die Rohdaten in ein verständliches Format umwandelt Rohdaten (Daten aus der realen Welt) sind immer unvollständig und diese Daten können nicht durch ein Modell gesendet werden. Das würde bestimmte Fehler verursachen. Aus diesem Grund müssen wir Daten vorverarbeiten, bevor wir sie durch ein Modell senden.
Soll ich Testdaten vorverarbeiten?
Der Grundgedanke davon ist: Sie sollten keine Vorverarbeitungsmethode verwenden, dieauf den gesamten Datensatz angepasst ist, um die Test- oder Trainingsdaten zu transformieren. Wenn Sie dies tun, übertragen Sie versehentlich Informationen vom Zuggerät auf das Testgerät.
Was ist ein Datenleck?
Datenlecks sind die unbefugte Übertragung von Daten innerhalb einer Organisation an ein externes Ziel oder einen externen Empfänger … Datenlecks, auch bekannt als langsamer und langsamer Datendiebstahl, sind ein großes Problem für die Datensicherheit, und der Schaden, der einem Unternehmen, unabhängig von Größe oder Branche, zugefügt wird, kann schwerwiegend sein.
Wie wandeln Sie Testdaten um?
transform transformiert alle Merkmale durch Subtrahieren des Mittelwerts und Dividieren durch die Varianz. Der Einfachheit halber können diese beiden Funktionsaufrufe mit fit_transform. in einem Schritt ausgeführt werden.
