Ham verileri anlaşılır bir formata dönüştüren bir veri madenciliği tekniğidir Ham veriler (gerçek dünya verileri) her zaman eksiktir ve bu veriler bir model aracılığıyla gönderilemez. Bu, belirli hatalara neden olur. Bu nedenle, bir model aracılığıyla göndermeden önce verileri önceden işlememiz gerekir.
Verileri neden önceden işlememiz gerekiyor?
Veri ön işleme, projenin başarı oranını doğrudan etkilediğinden herhangi bir veri madenciliği sürecinde çok önemlidir … Verinin öznitelik, öznitelik değerleri, gürültü veya aykırı değerler ve yinelenen veya yanlış veriler. Bunlardan herhangi birinin varlığı sonuçların kalitesini düşürür.
Veri ön işleme ile ne demek istiyorsunuz?
Veri ön işleme, ham verileri anlaşılır bir biçime dönüştürme işlemidir. Ayrıca ham verilerle çalışamadığımız için veri madenciliğinde önemli bir adımdır. Makine öğrenimi veya veri madenciliği algoritmaları uygulanmadan önce verilerin kalitesi kontrol edilmelidir.
Test verilerini önceden işlemeli miyim?
Bunun temel özü şudur: Test veya eğitim verilerini dönüştürmek için tüm veri kümesine takılmış bir ön işleme yöntemi kullanmamalısınız. Bunu yaparsanız, yanlışlıkla tren setinden test setine bilgi taşıyorsunuz.
Verileri analiz etmeden önce neden önceden işlememiz gerekiyor?
Veri ön işleme, performansı sağlamak veya geliştirmek için kullanılmadan önce verilerin değiştirilmesi veya bırakılması anlamına gelebilir ve veri madenciliği sürecinde önemli bir adımdır. … Bu tür sorunlar için dikkatlice taranmamış verileri analiz etmek yanıltıcı sonuçlar doğurabilir.
