Datenvorverarbeitung

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Die Datenvorverarbeitung ist die wesentliche Aufgabe, rohe, unstrukturierte oder verrauschte Daten in ein standardisiertes Format zu transformieren, das von Machine-Learning-Modellen effektiv verarbeitet werden kann. Diese Phase umfasst typischerweise Schritte wie die Bereinigung, Normalisierung und Kodierung der Daten, um sicherzustellen, dass sie für das Training optimiert sind.

Summary

Der Prozess der Umwandlung roher Daten in ein sauberes, konsistentes Format, das für Machine-Learning-Algorithmen geeignet ist.

Key Concepts

  • Datenbereinigung
  • Normalisierung
  • Kodierung
  • Merkmals Skalierung

Use Cases

  • Skalieren numerischer Eingaben für die Konvergenz neuronaler Netze
  • Konvertieren von Textlabels in numerische Vektoren
  • Imputieren fehlender Werte in Sensordaten

Code Example

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

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