Datavoorverwerking in Masjienleer verwys na die tegniek om die rou data voor te berei (skoonmaak en te organiseer) om dit geskik te maak vir 'n bou en opleiding van Masjienleermodelle.
Wat beteken voorverwerking in masjienleer?
Datavoorverwerking is 'n proses om die rou data voor te berei en dit geskik te maak vir 'n masjienleermodel Dit is die eerste en deurslaggewende stap tydens die skep van 'n masjienleermodel. En terwyl jy enige bewerking met data doen, is dit verpligtend om dit skoon te maak en op 'n geformateerde manier te plaas. …
Wat is voorverwerking in masjienleer en hoekom word dit vereis?
Need of Data PreprocessingSommige gespesifiseerde Masjienleer-model benodig inligting in 'n gespesifiseerde formaat, byvoorbeeld, Random Forest-algoritme ondersteun nie nulwaardes nie, daarom moet nulwaardes bestuur word om ewekansige woudalgoritme uit te voer van die oorspronklike rou datastel.
Wat is die voorverwerkingstegnieke?
Wat is die tegnieke wat in datavoorverwerking voorsien word?
- Data Skoonmaak/Skoonmaak. Skoonmaak van "vuil" data. Werklike data is geneig om onvolledig, raserig en inkonsekwent te wees. …
- Data-integrasie. Kombineer data uit verskeie bronne. …
- Datatransformasie. Konstrueer datakubus. …
- Datavermindering. Vermindering van verteenwoordiging van datastel.
Wat is voorafverwerking van data verduidelik?
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.
