Dit is 'n data-ontginningstegniek wat rou data in 'n verstaanbare formaat transformeer Rou data (regte wêrelddata) is altyd onvolledig en daardie data kan nie deur 'n model gestuur word nie. Dit sal sekere foute veroorsaak. Daarom moet ons data vooraf verwerk voordat ons deur 'n model stuur.
Hoekom moet ons data vooraf verwerk?
Datavoorverwerking is van kardinale belang in enige data-ontginningsproses, aangesien dit die sukseskoers van die projek direk beïnvloed … Daar word gesê dat data onrein is as dit ontbreek kenmerk, kenmerkwaardes, bevat geraas of uitskieters en duplikaat of verkeerde data. Die teenwoordigheid van enige hiervan sal die kwaliteit van die resultate verswak.
Wat bedoel jy met datavoorverwerking?
Datavoorverwerking is die proses om rou data in 'n verstaanbare formaat te transformeer. Dit is ook 'n belangrike stap in data-ontginning aangesien ons nie met rou data kan werk nie. Die kwaliteit van die data moet nagegaan word voordat masjienleer- of data-ontginningsalgoritmes toegepas word.
Moet ek toetsdata vooraf verwerk?
Die basiese kern hiervan is: Jy moenie 'n voorverwerkingsmetode gebruik wat gepas is op die hele datastel, om die toets- of treindata te transformeer nie. As jy dit doen, dra jy per ongeluk inligting van die treinstel oor na die toetsstel.
Hoekom moet ons data vooraf verwerk voordat ons ontleding daarvan doen?
Datavoorverwerking kan verwys na manipulasie of weglating van data voordat dit gebruik word om prestasie te verseker of te verbeter, en is 'n belangrike stap in die data-ontginningsproses. … Die ontleding van data wat nie noukeurig vir sulke probleme gekeur is nie, kan misleidende resultate lewer.
