在本文中，您将了解机器学习中的数据预处理：遵循 7 个简单步骤。 获取数据集 导入所有关键库 导入数据集 识别和处理缺失值 对分类数据进行编码 分割数据集 特征缩放 阅读更多内容以详细了解每个内容。 机器学习中的数据预处理是至关重要的一步，有助于提高数据质量，促进从数据中提取有意义的见解。机器学习中的数据预处理是指准备（清理和组织）原始数据以使其适合构建和训练机器学习模型的技术。简而言之，机器学习中的数据预处理是一种数据挖掘技术，它将原始数据转换为可理解和可读的格式。 机器学习中的数据预处理：它是什么？ 数据预处理步骤是数据分析和挖掘过程的一部分，负责将原始数据转换为机器学习算法可以理解的格式。 upGrad 博客的广告 文本、照片、视频和其他类型的未经处理的现实世界数据都是杂乱无章的。它不仅可能不准确和不一致，而且经常缺乏并且没有规则、一致的设计。
机器更喜欢处理整齐有序的信息
它们以二进制形式读取数据——1 和 0。 因此，计算整数和百分比等结构化数据很简单。但在分析之前，必须借助机器学习中的数据预处理来准备文本和照片等非结构化数据并格式化。 现在您已经了解什么是机器学习中的数据预处理，接下来探索数据预处理中的主要任务。 机器学习中的数据预处理步骤：涉及的主要任务 数据清洗、数据转换、数据缩减和数据集成是数据预处理的主要步骤。 数据清理 数据清理是机器学习中的主要预处理步骤之一，用于定位并修复数据中的错误或差异。从重复和异常值到丢失的数字，它都可以修复。转换、删除和插补等方法可帮助机器学习专业人员无缝地执行数据清理。 数据整合 数据集成是机器学习中数据预处理的主要职责之一。此过程集成（合并）从多个来源提取的信息以概述并创建单个数据集。事实上，您需要处理多种形式、格式和语义的数据，这使得数据集成对于许多机器学习开发人员来说是一项具有挑战性的任务。 数据转换 危地马拉手机号码列表 在数据预处理步骤中，机器学习程序员必须密切关注数据转换。
此过程需要将数据设置为便
分析的格式标准化、标准化和离散化是常见的数据转换过程。标准化将数据转换为均值和单位方差为零的数据，而归一化则将数 香港铅 据缩放到公共范围。使用此技术将连续数据离散化为离散类别。 数据缩减 数据缩减是在保留关键信息的同时降低数据集大小的过程。通过使用特征选择和特征提取算法，可以实现数据缩减。虽然特征提取需要将数据转换为低维空间，同时保留关键信息，但特征选择需要从数据集中选择相关特征的子集。 为什么要在机器学习中进行数据预处理？ 在创建机器学习模型时，数据预处理是标志着该过程启动的第一步。通常，现实世界的数据是不完整的、不一致的、不准确的（包含错误或异常值），并且通常缺乏特定的属性值/趋势。这就是数据预处理进入场景的地方——它有助于清理、格式化和组织原始数据，从而使其为机器学习模型做好准备。让我们探索机器学习中数据预处理的各个步骤。 加入 世界顶尖大学的在线人工智能课程——机器学习和人工智能领域的硕士、高级管理人员研究生课程和高级证书课程，以快速推进您的职业生涯。
