Det er en data mining-teknik, der transformerer rådata til et forståeligt format Rådata (data fra den virkelige verden) er altid ufuldstændige, og data kan ikke sendes gennem en model. Det ville forårsage visse fejl. Det er derfor, vi skal forbehandle data, før vi sender gennem en model.
Hvorfor skal vi forbehandle data?
Dataforbehandling er afgørende i enhver dataminingproces, da de direkte påvirker succesraten for projektet … Data siges at være urene, hvis de mangler attribut, attributværdier, indeholder støj eller afvigelser og duplikerede eller forkerte data. Tilstedeværelse af nogen af disse vil forringe kvaliteten af resultaterne.
Hvad mener du med dataforbehandling?
Dataforbehandling er processen med at transformere rådata til et forståeligt format. Det er også et vigtigt skridt i datamining, da vi ikke kan arbejde med rådata. Kvaliteten af dataene bør kontrolleres, før der anvendes maskinlæring eller data mining-algoritmer.
Skal jeg forbehandle testdata?
Den grundlæggende kerne af dette er: Du bør ikke bruge en forbehandlingsmetode, der er tilpasset på hele datasættet, til at transformere test- eller togdata. Hvis du gør det, medbringer du utilsigtet information fra togsættet over til testsættet.
Hvorfor skal vi forudbehandle data, før vi analyserer dem?
Dataforbehandling kan referere til manipulation eller bortfald af data, før det bruges for at sikre eller forbedre ydeevne, og er et vigtigt skridt i data mining-processen. … At analysere data, der ikke er blevet omhyggeligt screenet for sådanne problemer, kan give vildledende resultater.
