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 tali dati non possono essere inviati tramite un modello. Ciò causerebbe alcuni errori. Ecco perché dobbiamo preelaborare i dati prima di inviare tramite un modello
Perché dobbiamo preelaborare i dati?
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.
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.
Che cos'è un problema di perdita di dati?
La fuga di dati è la trasmissione non autorizzata di dati dall'interno di un'organizzazione a una destinazione o destinatario esterno … La fuga di dati, nota anche come furto di dati basso e lento, è un problema enorme per la sicurezza dei dati e il danno causato a qualsiasi organizzazione, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore, può essere grave.
Come trasformi i dati dei test?
transform trasformerà tutte le caratteristiche di sottraendo la media e dividendo per la varianza. Per comodità, queste due chiamate di funzione possono essere eseguite in un solo passaggio usando fit_transform.