Data preprocessing

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Data preprocessing is de essentiële taak om ruwe, ongeordende of ruisachtige data om te zetten naar een gestandaardiseerde indeling die machine learning-modellen effectief kunnen verwerken. Deze fase omvat meestal het opschonen, transformeren en normaliseren van de data.

Summary

Het proces van het omzetten van ruwe data naar een schone, consistente indeling die geschikt is voor machine learning-algoritmen.

Key Concepts

  • Data Cleaning
  • Normalisatie
  • Codering
  • Feature Scaling

Use Cases

  • Het schalen van numerieke invoer voor convergentie van neurale netwerken
  • Het omzetten van tekstlabels naar numerieke vectoren
  • Het imputeren van ontbrekende waarden in sensordata

Code Example

1
2
3

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

Related