Przetwarzanie wstępne danych

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Przetwarzanie wstępne danych to niezbędne zadanie przekształcania surowych, nieustrukturyzowanych lub zaoszumionych danych do standaryzowanego formatu, który modele uczenia maszynowego mogą skutecznie przetwarzać. Etap ten zazwyczaj obejmuje czyszczenie danych, normalizację, kodowanie zmiennych kategorycznych oraz skalowanie funkcji, co zapewnia stabilność i wydajność modelu.

Summary

Proces konwersji surowych danych do czystego, spójnego formatu odpowiedniego dla algorytmów uczenia maszynowego.

Key Concepts

  • Czyszczenie danych
  • Normalizacja
  • Kodowanie
  • Skalowanie cech

Use Cases

  • Skalowanie wejść numerycznych dla zbieżności sieci neuronowych
  • Konwersja etykiet tekstowych na wektory numeryczne
  • Uzupełnianie brakujących wartości w danych z czujników

Code Example

1
2
3

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

Related