Stwórz 10-stopniowy przewodnik dla przetwarzania danych w projekcie uczenia maszynowego.
1. Zbieranie danych: Zbieranie danych z różnych źródeł i przechowywanie ich w uporządkowany sposób.
2. Eksploracja danych: Badanie danych i okresilanie ich zawartości, jakości i struktury.
3. Czyszczenie danych: Identyfikacja, korekta i usowanie wartości odstających, nieprawidłowych wartości i niepoprawnych wpisów.
4. Integracja danych: Łączenie wielu zestawów danych, jeśli jest to konieczne, i dalsze czyszczenie danych.
5. Transformacja danych: Przekształcanie danych w wymagany format i/lub reprezentację.
6. Redukcja danych: Redukcja wymiarów danych poprzez eliminację zbędnych lub nieistotnych cech.
7. Dyskretyzacja danych: Podział danych ciągłych na grupy lob przedzialy.
8. Wybór cech: Wybór najważniejszych i najistotniejszych cech dla modelu.
9. Skalowanie danych: Normalizacja danych poprzez skalowanie wszystkich cech do podobnych zakresuw.
10. Odzyskiwanie danych: Zapisanie wstępnie przetworzonych danych w odpowiednim formacie do wykorzystania w kolejnych krokach.