Đó là kỹ thuật khai thác dữ liệu biến dữ liệu thô thành định dạng dễ hiểuDữ liệu thô (dữ liệu thế giới thực) luôn không đầy đủ và dữ liệu đó không thể được gửi qua một mô hình. Điều đó sẽ gây ra một số lỗi nhất định. Đó là lý do tại sao chúng tôi cần xử lý trước dữ liệu trước khi gửi qua một mô hình.
Tại sao chúng ta cần xử lý trước dữ liệu?
Xử lý trước dữ liệu là rất quan trọng trong bất kỳ quy trình khai thác dữ liệu nào vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ thành công của dự án … Dữ liệu được cho là không sạch nếu thiếu thuộc tính, giá trị thuộc tính, chứa nhiễu hoặc ngoại lệ và dữ liệu trùng lặp hoặc sai. Sự hiện diện của bất kỳ điều nào trong số này sẽ làm giảm chất lượng của kết quả.
Ý bạn là gì khi xử lý trước dữ liệu?
Tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng dễ hiểu. Đây cũng là một bước quan trọng trong khai thác dữ liệu vì chúng ta không thể làm việc với dữ liệu thô. Chất lượng của dữ liệu nên được kiểm tra trước khi áp dụng các thuật toán máy học hoặc khai thác dữ liệu.
Tôi có nên xử lý trước dữ liệu thử nghiệm không?
Ý chính cơ bản của việc này là: Bạn không nên sử dụng phương pháp tiền xử lý được gắn vớitrên toàn bộ tập dữ liệu, để chuyển đổi dữ liệu kiểm tra hoặc huấn luyện. Nếu bạn làm như vậy, bạn đang vô tình mang thông tin từ đoàn tàu sang bộ thử nghiệm.
Tại sao chúng ta cần xử lý trước dữ liệu trước khi thực hiện phân tích?
Xử lý trước dữ liệu có thể đề cập đến việc thao tác hoặc giảm dữ liệu trước khi nó được sử dụng để đảm bảo hoặc nâng cao hiệu suấtvà là một bước quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu. … Việc phân tích dữ liệu chưa được sàng lọc cẩn thận về các vấn đề như vậy có thể tạo ra kết quả sai lệch.
