Përshkruani hapat e para-përpunimit të të dhënave në një projekt të mësimit të makinës
Përpunimi paraprak i të dhënave është një hap i rëndësishëm në çdo projekt të mësimit të makinës. Ai përfshin transformimin e grupeve të të dhënave të papërpunuara në formë të gatshme për përdorim, në mënyrë që modelet të mund të trajnohen me të. Hapat e zakonshëm të përpunimit paraprak të të dhënave përfshijnë pastrimin e të dhënave, inxhinierinë e veçorive, normalizimin e të dhënave dhe përzgjedhjen e veçorive. Pastrimi i të dhënave përfshin identifikimin dhe adresimin e gabimeve, vlerave të jashtme ose vlerave që mungojnë. Inxhinieria e veçorive është procesi i transformimit të veçorive ekzistuese për të krijuar veçori të reja që kapin më mirë informacionin që përmban të dhënat e papërpunuara. Normalizimi i të dhënave përdoret për të rivlerësuar vlerat e veçorive të caktuara në një gamë standarde që lejon krahasime më kuptimplote midis veçorive. Në përzgjedhjen e veçorive, veçoritë e parëndësishme dhe të tepërta hiqen për të zvogëluar kompleksitetin e modelit dhe për të përmirësuar saktësinë e tij.