Prétraitement des données

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Le prétraitement des données est la tâche essentielle consistant à transformer des données brutes, non structurées ou bruitées en un format standardisé que les modèles d’apprentissage automatique peuvent consommer efficacement. Cette étape comprend généralement le nettoyage, la normalisation et l’encodage.

Summary

Le processus de conversion des données brutes en un format propre et cohérent, adapté aux algorithmes d’apprentissage automatique.

Key Concepts

  • Nettoyage des données
  • Normalisation
  • Encodage
  • Mise à l’échelle des fonctionnalités

Use Cases

  • Mettre à l’échelle les entrées numériques pour la convergence des réseaux de neurones
  • Convertir les étiquettes textuelles en vecteurs numériques
  • Imputer les valeurs manquantes dans les données des capteurs

Code Example

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

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