Preprocesamiento de datos

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

El preprocesamiento de datos es la tarea esencial de transformar datos crudos, no estructurados o ruidosos en un formato estandarizado que los modelos de aprendizaje automático puedan consumir eficazmente. Esta etapa típicamente incluye la limpieza, normalización, codificación y escalado de características para garantizar la calidad de la entrada.

Summary

El proceso de convertir datos crudos en un formato limpio y consistente adecuado para algoritmos de aprendizaje automático.

Key Concepts

  • Limpieza de Datos
  • Normalización
  • Codificación
  • Escalado de Características

Use Cases

  • Escalar entradas numéricas para la convergencia de redes neuronales
  • Convertir etiquetas de texto en vectores numéricos
  • Imputar valores faltantes en datos de sensores

Code Example

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

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