Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Preprocessing (ön işleme), ham verilerin analiz veya makine öğrenimi modellerine girdi olarak hazırlanmak üzere geçirdiği bir dizi adımdır 13.
Bu süreç, verilerin kalitesini artırarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar 13.
Preprocessing'in bazı temel adımları:
- Veri temizleme: Hataların, tutarsızlıkların veya eksik değerlerin düzeltilmesi 13.
- Veri dönüşümü: Verilerin makine öğrenimi modellerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi 13.
- Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin tek bir veri kümesinde birleştirilmesi 13.
- Veri azaltma: Özellik veya örnek sayısının azaltılması 13.
- Özellik mühendisliği: Yeni özellikler oluşturma veya mevcut özellikleri değiştirme 13.
- Veri bölme: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılması 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: