Forbehandling af data

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Forbehandling af data er den essentielle opgave med at transformere rå, ustrukturerede eller støjfyldte data til et standardiseret format, som maskinlæringsmodeller effektivt kan forbruge. Dette trin inkluderer typisk rensning, normalisering og kodning for at sikre, at dataene er klar til analyse.

Summary

Processen med at konvertere rådata til et rent, konsistent format, der er velegnet til maskinlæringsalgoritmer.

Key Concepts

  • Databehandling
  • Normalisering
  • Kodning
  • Funktionsskalering

Use Cases

  • Skalering af numeriske input for at sikre konvergens i neurale netværk
  • Konvertering af tekstlabels til numeriske vektorer
  • Imputation af manglende værdier i sensorsdata

Code Example

1
2
3

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

Related