Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen bezieht sich auf die Technik der Vorbereitung (Bereinigung und Organisation) der Rohdaten, um sie für das Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen geeignet zu machen.
Was bedeutet Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen?
Datenvorverarbeitung ist ein Prozess, bei dem die Rohdaten vorbereitet und für ein maschinelles Lernmodell geeignet gemacht werden Es ist der erste und entscheidende Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernmodells. Und bei jeder Operation mit Daten ist es zwingend erforderlich, diese zu bereinigen und formatiert abzulegen. …
Was ist Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen und warum ist sie erforderlich?
Datenvorverarbeitung erforderlichEinige spezifizierte Machine-Learning-Modelle benötigen Informationen in einem bestimmten Format, zum Beispiel unterstützt der Random-Forest-Algorithmus keine Nullwerte, daher müssen zur Ausführung des Random-Forest-Algorithmus Nullwerte verw altet werden aus dem ursprünglichen Rohdatensatz.
Was sind die Vorverarbeitungstechniken?
Welche Techniken werden bei der Datenvorverarbeitung bereitgestellt?
- Datenbereinigung/Bereinigung. „schmutzige“Daten bereinigen. Daten aus der realen Welt sind in der Regel unvollständig, verrauscht und inkonsistent. …
- Datenintegration. Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen. …
- Datentransformation. Aufbau eines Datenwürfels. …
- Datenreduktion. Darstellung des Datensatzes reduzieren.
Was ist die Vorverarbeitung von Daten?
Datenvorverarbeitung ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in ein verständliches Format. Es ist auch ein wichtiger Schritt im Data Mining, da wir nicht mit Rohdaten arbeiten können. Die Qualität der Daten sollte überprüft werden, bevor maschinelles Lernen oder Data-Mining-Algorithmen angewendet werden.
