Это метод интеллектуального анализа данных, который преобразует необработанные данные в понятный формат Необработанные данные (данные реального мира) всегда неполны, и эти данные не могут быть отправлены через модель. Это вызовет определенные ошибки. Вот почему нам нужно предварительно обработать данные перед отправкой через модель.
Зачем нужна предварительная обработка данных?
Предварительная обработка данных имеет решающее значение в любом процессе интеллектуального анализа данных, поскольку они напрямую влияют на успешность проекта … Данные считаются нечистыми, если в них отсутствуют атрибуты, значения атрибутов, содержат шум или выбросы, а также дублирующиеся или неверные данные. Наличие любого из них ухудшит качество результатов.
Что вы подразумеваете под предварительной обработкой данных?
Предварительная обработка данных - это процесс преобразования необработанных данных в понятный формат. Это также важный шаг в интеллектуальном анализе данных, поскольку мы не можем работать с необработанными данными. Качество данных следует проверять перед применением алгоритмов машинного обучения или интеллектуального анализа данных.
Должен ли я выполнять предварительную обработку тестовых данных?
Основной смысл этого: Вы не должны использовать метод предварительной обработки, который подходит ко всему набору данных, для преобразования тестовых или обучающих данных. Если вы сделаете это, вы непреднамеренно перенесете информацию из набора поездов в тестовый набор.
Зачем нам нужна предварительная обработка данных перед их анализом?
Предварительная обработка данных может относиться к манипулированию или удалению данных до их использования для обеспечения или повышения производительности и является важным шагом в процессе интеллектуального анализа данных. … Анализ данных, которые не были тщательно проверены на наличие таких проблем, может привести к вводящим в заблуждение результатам.
