Předzpracování dat

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Předzpracování dat je nezbytným úkolem transformace surových, neuspořádaných nebo zašuměných dat do standardizovaného formátu, který mohou modely strojového učení efektivně zpracovat. Tento stupeň obvykle zahrnuje čištění dat, normalizaci, kódování kategoriálních proměnných a škálování funkcí, čímž se zajišťuje, že vstupní data jsou kvalitní a připravená pro analýzu.

Summary

Proces převodu surových dat do čistého a konzistentního formátu vhodného pro algoritmy strojového učení.

Key Concepts

  • Čištění dat
  • Normalizace
  • Kódování
  • Škálování funkcí

Use Cases

  • Škálování číselných vstupů pro konvergenci neuronových sítí
  • Převod textových štítků na číselné vektory
  • Doplňování chybějících hodnot v datech ze senzorů

Code Example

1
2
3

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(raw_data)

Related