반응형 머신러닝 전처리 성능 개선1 머신 러닝을 위한 데이터 전처리 데이터 전처리에는 데이터 준비, 통합, 정리, 정규화 및 데이터 변환이 포함됩니다. 및 데이터 축소 작업; 기능 선택, 인스턴스 선택, 이산화 등과 같은 데이터 전처리 작업의 안정적인 연결 후 예상되는 결과는 최종 데이터 세트이며, 이는 추가 데이터 마이닝 알고리즘에 정확하고 유용한 것으로 간주될 수 있습니다. 많은 실제 데이터 과학 활동에서 데이터 세트에는 범주형 변수가 포함됩니다. 이러한 변수는 일반적으로 다양한 특성을 나타내는 텍스트 값으로 저장됩니다. 값이 무엇에 사용되든 문제는 분석에서 이 데이터를 사용하는 방법을 결정하는 것입니다. 많은 기계 학습 알고리즘은 추가 조작 없이 범주형 값을 지원할 수 있지만 그렇지 않은 알고리즘이 더 많습니다. 따라서 분석가는 이러한 텍스트 속성을 추가 처리를 위.. 2022. 8. 30. 이전 1 다음 반응형
