Este o tehnică de extragere a datelor care transformă datele brute într-un format ușor de înțeles Datele brute (date din lumea reală) sunt întotdeauna incomplete și acele date nu pot fi trimise printr-un model. Asta ar provoca anumite erori. De aceea trebuie să preprocesăm datele înainte de a le trimite printr-un model.
De ce trebuie să preprocesăm datele?
Preprocesarea datelor este crucială în orice proces de extragere a datelor, deoarece acestea influențează direct rata de succes a proiectului … Se spune că datele sunt necurate dacă lipsesc atribute, valori ale atributelor, conțin zgomot sau valori aberante și date duplicate sau greșite. Prezența oricăreia dintre acestea va degrada calitatea rezultatelor.
Ce înțelegeți prin preprocesare a datelor?
Preprocesarea datelor este procesul de transformare a datelor brute într-un format ușor de înțeles. Este, de asemenea, un pas important în data mining, deoarece nu putem lucra cu date brute. Calitatea datelor trebuie verificată înainte de a aplica algoritmi de învățare automată sau de extragere a datelor.
Ar trebui să preprocesez datele de testare?
Esența de bază a acestui lucru este: Nu ar trebui să utilizați o metodă de preprocesare care este potrivită pe întregul set de date, pentru a transforma datele de testare sau de tren. Dacă procedați astfel, transportați din greșeală informații de la garnitura de tren către setul de testare.
De ce trebuie să preprocesăm datele înainte de a le face analize?
Preprocesarea datelor se poate referi la manipularea sau eliminarea datelor înainte ca acestea să fie utilizate pentru a asigura sau îmbunătăți performanța și este un pas important în procesul de extragere a datelor. … Analizarea datelor care nu au fost analizate cu atenție pentru astfel de probleme poate produce rezultate înșelătoare.
