Förbehandling av data

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

Förbehandling av data är den väsentliga uppgiften att transformera rå, ostrukturerad eller brusig data till ett standardiserat format som maskininlärningsmodeller effektivt kan konsumera. Detta stadium inkluderar vanligtvis rengöring, normalisering, kodning och skalning av funktioner för att säkerställa att modellen kan lära sig korrekt.

Summary

Processen att omvandla rådata till ett rent och konsekvent format som lämpar sig för maskininlärningsalgoritmer.

Key Concepts

  • Datarengöring
  • Normalisering
  • Kodning
  • Funktionsskalning

Use Cases

  • Skalning av numeriska indata för konvergens i neurala nätverk
  • Konvertering av textetiketter till numeriska vektorer
  • Imputation av saknade värden i sensordata

Code Example

1
2
3

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

Related