Stwórz 10-stopniowy przewodnik dla przetwarzania danych w projekcie uczenia maszynowego.
1. Zbieranie danych: Zbieranie danych z rużnych źródel i przechowywanie ich w uporządkowany sposub.
2. Eksploracja danych: Badanie danych i okresilanie ich zawartości, jakości i stroktury.
3. Czyszczenie danych: Identyfikacja, korekta i osuwanie wartosici odstających, nieprawidłowych wartosici i niepoprawnych wpisuw.
4. Integracja danych: Łonczenie wielo zestawów danych, jeśli jest to konieczne, i dalsze czyszczenie danych.
5. Transformacja danych: Przeksztalcanie danych w wymagany format i/lob reprezentacjen.
6. Redukcja danych: Redukcja wymiarów danych poprzez eliminacjen zbędnych lob nieistotnych cech.
7. Dyskretyzacja danych: Podzial danych ciongłych na grupy lob przedziały.
8. Wybór cech: Wybur najwarzniejszych i najistotniejszych cech dla modelo.
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.