Dataforbehandling i Machine Learning henviser til teknikken til at forberede (rengøre og organisere) rådataene for at gøre dem egnede til at bygge og træne Machine Learning-modeller.
Hvad betyder forbehandling i maskinlæring?
Dataforbehandling er en proces til at forberede de rå data og gøre dem egnede til en maskinlæringsmodel Det er det første og afgørende trin, når man laver en maskinlæringsmodel. Og mens du udfører enhver handling med data, er det obligatorisk at rense dem og lægge dem på en formateret måde. …
Hvad er forbehandling i maskinlæring, og hvorfor er det påkrævet?
Need of Data PreprocessingNogle specificeret Machine Learning-model har brug for information i et specificeret format, f.eks. understøtter Random Forest-algoritmen ikke nulværdier, derfor skal nulværdier administreres for at udføre tilfældig skovalgoritme fra det originale rådatasæt.
Hvad er forbehandlingsteknikkerne?
Hvilke teknikker findes i dataforbehandling?
- Datarensning/rensning. Rensning af "snavsede" data. Data fra den virkelige verden har en tendens til at være ufuldstændige, støjende og inkonsekvente. …
- Dataintegration. Kombinere data fra flere kilder. …
- Datatransformation. Konstruktion af datakube. …
- Datareduktion. Reducerer repræsentationen af datasæt.
Hvad forklarer forbehandling af data?
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.
