데이터 전처리 : 데이터 준비의 키 탐색

이 기사는 데이터 전처리 : 그 중요성, 그리고 데이터를 청소, 변환, 통합 및 감소시키는 방법을 탐구합니다. 주요 개념 :

데이터 전처리는 데이터 분석 및 기계 학습에 중요합니다. 효과적인 분석 및 모델링을 위해 원시 데이터를 구조화 된 형식으로 변환합니다. 여기에는 몇 가지 주요 기술이 포함됩니다

데이터 청소 :

부정확성과 불일치를 다룹니다. 여기에는 결 측값 처리 (제거 또는 대치를 통한), 복제물 제거 및 특이 치 관리가 포함됩니다. 데이터 변환 :

분석에 적합성을 향상시키기 위해 데이터를 수정합니다. 방법은 분포를 정상화하고 특이 치 효과를 완화하기위한 로그 및 제곱근 변환이 포함됩니다. 데이터 통합 ​​: 여러 소스의 데이터를 통합 데이터 세트로 통합하여 완전성을 향상시키고 불일치를 해결합니다. 데이터 감소 :

는 중복성을 제거하고 필수 기능에 중점을 두어 처리 효율성을 향상시켜 데이터를 간소화합니다. 기술에는 집계 및 치수 감소가 포함됩니다

궁극적 인 목표는 데이터 품질과 안정성을 향상시키고 기계 학습 모델 성능과 데이터 중심 결정의 정확성에 직접 영향을 미치는 것입니다.

데이터 전처리가 필요한 이유는 무엇입니까?

• 실제 데이터는 종종 불완전합니다. 원시 데이터에는 종종 결 측값, 특이 치, 불일치 및 노이즈가 포함됩니다. 이러한 결함은 분석을 방해하여 결과의 ​​신뢰성과 정확성을 손상시킵니다. 다양한 소스의 데이터는 척도, 단위 및 형식이 다를 수 있으므로 직접 비교가 어려워 질 수 있습니다. 전처리는 이러한 과제를 다룹니다 데이터 청소 기술 : 결 측값 처리 : 방법은 결측 데이터 (Dropna)를 사용하여 행/열을 제거하거나 통계적 측정 (평균, 중간, 모드) (FillNA) 또는 기계 학습 알고리즘 사용 (예 : 보다 정교한 대치를위한, Knnimputer) handling duplicates :
• 및 와 같은 함수를 사용하여 중복 행을 식별하고 제거합니다. 특이 치 처리 : Z- 스코어 또는 사 분위수 범위 (IQR)와 같은 기술을 사용하여 이상치 식별. 특이점을 제거하거나 데이터를 변환 할 수 있습니다 (예 : 로그 변환, 제곱근 변환). 데이터 변환 메소드 :
로그 및 제곱근 변환은 일반적으로 데이터 분포를 정상화하고 특이 치의 영향을 줄이는 데 사용됩니다. 데이터 통합 ​​전략 :
• 여러 소스의 데이터를 결합하면 (예 : 팬더에서 사용) 분석을위한 포괄적 인 데이터 세트가 생성됩니다. 주요 식별자 (예 : 고객 ID)를 신중하게 고려하는 것은 정확한 병합에 중요합니다.

  데이터 감소 접근법 : pd.merge() 데이터 큐브 집계, 차원 감소, 데이터 압축 및 수치 감소와 같은 기술은 필수 정보를 보존하는 동안 큰 데이터 세트를 관리하는 데 도움이됩니다.

  결론 : 효과적인 데이터 전처리는 레시피를위한 성분을 준비하는 것과 유사합니다. 신중한 준비가 더 나은 접시로 이어지는 것처럼 세심한 데이터 전처리는보다 정확하고 신뢰할 수있는 데이터 분석 및 기계 학습 모델 성능을 초래합니다. 전처리 기술을 선택하기 전에 데이터 패턴에 대한 철저한 데이터 탐색 및 이해가 필수적입니다. 검증 및 테스트는 다른 방법의 효과를 평가하는 데 중요합니다.

위 내용은 데이터 전처리 : 데이터 준비의 키 탐색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!