• Buradasın

    Preprocessing nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Preprocessing (veri ön işleme), ham verilerin analiz ve modelleme için uygun hale getirilmesi sürecidir 5. İşte bu sürecin temel adımları:
    1. Gerekli Kütüphanelerin İthal Edilmesi: Pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphaneler, veri temizleme ve dönüştürme işlemlerinde kullanılır 1.
    2. Veri Yükleme ve Anlama: Veriler CSV dosyaları, veritabanları veya Excel elektronik tabloları gibi çeşitli kaynaklardan yüklenir ve incelenir 12.
    3. Eksik Verilerin Ele Alınması: Veri setlerinde eksik değerler olabilir ve bu değerlerin doğru şekilde işlenmesi gerekir 12. Bunun için eksik satırlar veya sütunlar çıkarılabilir ya da değerler ortalama, medyan veya mod gibi istatistiksel yöntemlerle doldurulabilir 14.
    4. Veri Dönüşümü: Verilerin ölçeklendirilmesi, normalleştirilmesi veya kategorik verilerin sayısal forma dönüştürülmesi gibi işlemler yapılır 12.
    5. Veri Entegrasyonu: Veriler farklı kaynaklardan geliyorsa, bu verilerin birleştirilmesi ve tutarlı hale getirilmesi gerekir 35.
    6. Veri Azaltma: Gereksiz özelliklerin çıkarılması veya boyut küçültme teknikleri (PCA gibi) kullanılarak veri seti küçültülür 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. thepythoncode.com
        1
      2. mygreatlearning.com
        2
      3. v7labs.com
        3
      4. visier.com
        4
      5. airbyte.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Preprocess ne için kullanılır?

    Preprocess terimi, iki ana bağlamda kullanılır: 1. Belge Ön İşleme: Preprocess, özellikle Retrieval Augmented Generation (RAG) uygulamaları için karmaşık belgeleri metnin en uygun parçalarına dönüştürmek ve bölmek amacıyla kullanılır. 2. Veri Ön İşleme: Veri ön işleme, makine öğrenimi modellerinde kullanılacak ham verileri temizlemek, dönüştürmek ve hazırlamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Preprocessing ne demek?

    Preprocessing (ön işleme), ham verilerin analiz veya makine öğrenimi modellerine girdi olarak hazırlanmak üzere geçirdiği bir dizi adımdır. Bu süreç, verilerin kalitesini artırarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Preprocessing'in bazı temel adımları: - Veri temizleme: Hataların, tutarsızlıkların veya eksik değerlerin düzeltilmesi. - Veri dönüşümü: Verilerin makine öğrenimi modellerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi. - Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin tek bir veri kümesinde birleştirilmesi. - Veri azaltma: Özellik veya örnek sayısının azaltılması. - Özellik mühendisliği: Yeni özellikler oluşturma veya mevcut özellikleri değiştirme. - Veri bölme: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılması.
    5 kaynak