Definition
データ前処理は、生データ、構造化されていないデータ、またはノイズを含むデータを、機械学習モデルが効果的に処理できる標準化された形式に変換する不可欠なタスクです。この段階には通常、欠損値の補完、正規化、カテゴリカル変数の変換などが含まれます。
Summary
生データを機械学習アルゴリズムに適したクリーンで一貫性のある形式に変換するプロセス。
Key Concepts
- データクリーニング
- 正規化
- エンコーディング
- 特徴量スケーリング
Use Cases
- ニューラルネットワークの収束のために数値入力をスケーリングする
- テキストラベルを数値ベクトルに変換する
- センサーデータの欠損値を代入する
Code Example
| |