Preprocesarea datelor

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Preprocesarea datelor este sarcina esențială de transformare a datelor brute, nestructurate sau zgomotoase într-un format standardizat pe care modelele de învățare automată îl pot procesa eficient. Această etapă include de obicei curățarea datelor, normalizarea valorilor numerice, codificarea variabilelor categorice și gestionarea valorilor lipsă, asigurând astfel consistența și calitatea intrărilor pentru model.

Summary

Procesul de conversie a datelor brute într-un format curat și consistent, potrivit pentru algoritmii de învățare automată.

Key Concepts

  • Curățarea Datelor
  • Normalizare
  • Codificare
  • Scalarea Caracteristicilor

Use Cases

  • Scalaarea intrărilor numerice pentru convergența rețelelor neuronale
  • Convertirea etichetelor text în vectori numerici
  • Imputarea valorilor lipsă în datele senzorilor

Code Example

1
2
3

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

Related