Forhåndsbehandling av data

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Forhåndsbehandling av data er den essensielle oppgaven med å transformere rå, ustrukturerte eller støyete data til et standardisert format som maskinlæringsmodeller effektivt kan konsumere. Dette trinnet inkluderer vanligvis rensing, normalisering og kodning for å sikre at dataene er klare for analyse.

Summary

Prosessen med å konvertere rådata til et rent, konsistent format som egner seg for maskinlæringsalgoritmer.

Key Concepts

  • Datarensing
  • Normalisering
  • Kodning
  • Funksjonsskalering

Use Cases

  • Skalering av numeriske inputter for konvergens i nevrale nettverk
  • Konvertering av tekstmerkelapper til numeriske vektorer
  • Imputasjon av manglende verdier i sensordata

Code Example

1
2
3

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

Related