È una tecnica di data mining che trasforma i dati grezzi in un formato comprensibile I dati grezzi (dati del mondo reale) sono sempre incompleti e non possono essere inviati tramite un modello. Ciò causerebbe alcuni errori. Ecco perché è necessario preelaborare i dati prima di inviarli tramite un modello.
Perché abbiamo bisogno di preelaborare i dati?
La preelaborazione dei dati è fondamentale in qualsiasi processo di data mining in quanto influiscono direttamente sulla percentuale di successo del progetto … Si dice che i dati siano sporchi se mancano attributi, valori di attributo, contengono rumore o valori anomali e dati duplicati o errati. La presenza di uno qualsiasi di questi pregiudicherà la qualità dei risultati.
Cosa intendi per preelaborazione dei dati?
La preelaborazione dei dati è il processo di trasformazione dei dati grezzi in un formato comprensibile. È anche un passaggio importante nel data mining poiché non possiamo lavorare con dati grezzi. La qualità dei dati dovrebbe essere verificata prima di applicare algoritmi di machine learning o data mining.
Devo preelaborare i dati del test?
L'essenza di base di questo è: Non dovresti usare un metodo di preelaborazione che è montato sull'intero set di dati, per trasformare i dati del test o del treno. Se lo fai, stai inavvertitamente trasportando informazioni dal treno impostato al set di prova.
Perché dobbiamo pre-elaborare i dati prima di eseguire analisi su di essi?
La preelaborazione dei dati può riferirsi alla manipolazione o all'eliminazione dei dati prima che vengano usati al fine di garantire o migliorare le prestazioni ed è un passaggio importante nel processo di data mining. … L'analisi di dati che non sono stati accuratamente selezionati per tali problemi può produrre risultati fuorvianti.
