|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Data preprocessing for machine learningстатья
- Авторы: Akimov A.A., Valitov D.R., Kubryak A.I.
- Журнал: Научное обозрение. Технические науки
- Номер: 2
- Год издания: 2022
- Первая страница: 26
- Последняя страница: 31
- DOI: 10.17513/srts.1391
- Аннотация: Данные - это не что иное, как актив в современном мире. Данные в настоящее время сильно искажены несоответствиями, шумом, неполной информацией и пропущенными значениями. Они агрегируются из разнообразных источников с использованием методов интеллектуального анализа данных и хранилищ. Предварительная обработка данных служит основой для достоверного анализа. Это необходимый шаг в построении анализа оперативных данных, учитывая недостатки в их качестве. Также предобработка относится к основному набору методов для повышения качества исходных данных, таких как очистка, нормализация, отбор необходимых признаков и экземпляров. Так как полученные данные представлены в необработанном виде, обучение модели с их использованием может оказаться недостижимым. Эта статья представляет собой обзор методов предварительной обработки для анализа используемых данных. Также в ней рассмотрены этапы предварительной обработки данных, изучены виды признаков в машинном обучении, произведен обзор категориальных переменных. Продемонстрированы пять этапов предобработки данных, рассмотрены виды признаков при обработке данных для машинного обучения, описаны категориальные признаки и приведены два вида примеров категориальных переменных.
- Добавил в систему: Кубряк Александр Иванович