Preprocessing dei dati

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Il preprocessing dei dati è il compito essenziale di trasformare dati grezzi, non strutturati o rumorosi in un formato standardizzato che i modelli di machine learning possono consumare efficacemente. Questa fase include tipicamente la pulizia dei dati, la normalizzazione, l’encoding delle variabili categoriche e la scalatura delle funzionalità per garantire che l’algoritmo possa convergere correttamente e produrre risultati accurati.

Summary

Il processo di conversione dei dati grezzi in un formato pulito e coerente adatto agli algoritmi di machine learning.

Key Concepts

  • Pulizia dei Dati
  • Normalizzazione
  • Encoding
  • Scalatura delle Funzionalità

Use Cases

  • Scalare gli input numerici per la convergenza delle reti neurali
  • Convertire etichette testuali in vettori numerici
  • Imputare valori mancanti nei dati dei sensori

Code Example

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

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