Предобработка данных

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Предобработка данных — это важная задача трансформации сырых, неструктурированных или зашумленных данных в стандартизированный формат, который модели машинного обучения могут эффективно обрабатывать. Этот этап обычно включает очистку данных, нормализацию, кодирование категориальных переменных и масштабирование признаков.

Summary

Процесс преобразования сырых данных в чистый, согласованный формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения.

Key Concepts

  • Очистка данных
  • Нормализация
  • Кодирование
  • Масштабирование признаков

Use Cases

  • Масштабирование числовых входных данных для обеспечения сходимости нейронной сети
  • Преобразование текстовых меток в числовые векторы
  • Заполнение пропущенных значений в данных с датчиков

Code Example

1
2
3

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

Related