Prethodna obrada podataka u strojnom učenju odnosi se na tehniku pripreme (čišćenja i organiziranja) neobrađenih podataka kako bi bili prikladni za izgradnju i obuku modela strojnog učenja.
Što predobrada znači u strojnom učenju?
Prethodna obrada podataka je proces pripreme neobrađenih podataka i čini ih prikladnim za model strojnog učenja To je prvi i ključni korak u stvaranju modela strojnog učenja. I dok radite bilo kakvu operaciju s podacima, obavezno ih je očistiti i staviti na formatiran način. …
Što je predobrada u strojnom učenju i zašto je potrebna?
Potreba za predobradom podatakaNekom specificiranom modelu strojnog učenja potrebne su informacije u određenom formatu, na primjer, algoritam Random Forest ne podržava null vrijednosti, stoga za izvršavanje algoritma nasumične šume potrebno je upravljati nultim vrijednostima iz izvornog skupa sirovih podataka.
Koje su tehnike predobrade?
Koje se tehnike pružaju u prethodnoj obradi podataka?
- Čišćenje/čišćenje podataka. Čišćenje "prljavih" podataka. Podaci iz stvarnog svijeta obično su nepotpuni, bučni i nedosljedni. …
- Integracija podataka. Kombiniranje podataka iz više izvora. …
- Transformacija podataka. Izrada podatkovne kocke. …
- Smanjenje podataka. Smanjenje prikaza skupa podataka.
Što je objašnjenje predobrade podataka?
Prethodna obrada podataka je proces transformacije neobrađenih podataka u razumljiv format. To je također važan korak u rudarenju podataka jer ne možemo raditi s sirovim podacima. Kvalitetu podataka treba provjeriti prije primjene algoritama strojnog učenja ili rudarenja podataka.
