La preelaborazione dei dati in Machine Learning si riferisce alla tecnica di preparazione (pulizia e organizzazione) dei dati grezzi per renderli adatti alla creazione e all'addestramento di modelli di Machine Learning.
Cosa significa preelaborazione nell'apprendimento automatico?
La preelaborazione dei dati è un processo di preparazione dei dati grezzi e di renderli adatti a un modello di apprendimento automatico È il primo e cruciale passaggio durante la creazione di un modello di apprendimento automatico. E mentre si esegue qualsiasi operazione con i dati, è obbligatorio pulirli e metterli in modo formattato. …
Che cos'è la preelaborazione nell'apprendimento automatico e perché è richiesta?
Necessità di preelaborazione dei datiAlcuni modelli di Machine Learning specificati richiedono informazioni in un formato specifico, ad esempio, l'algoritmo Random Forest non supporta valori null, quindi per eseguire l'algoritmo random forest è necessario gestire i valori null dal set di dati grezzi originale.
Quali sono le tecniche di preelaborazione?
Quali sono le tecniche fornite nella preelaborazione dei dati?
- Pulizia/Pulizia dati. Pulizia dei dati “sporchi”. I dati del mondo reale tendono ad essere incompleti, rumorosi e incoerenti. …
- Integrazione dei dati. Combinazione di dati da più fonti. …
- Trasformazione dei dati. Costruire un cubo di dati. …
- Riduzione dei dati. Ridurre la rappresentazione del set di dati.
Che cosa spiega la 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.
