Il s'agit d'une technique d'exploration de données qui transforme les données brutes en un format compréhensible Les données brutes (données du monde réel) sont toujours incomplètes et ne peuvent pas être envoyées via un modèle. Cela entraînerait certaines erreurs. C'est pourquoi nous devons prétraiter les données avant de les envoyer via un modèle.
Pourquoi devons-nous prétraiter les données ?
Le prétraitement des données est crucial dans tout processus d'exploration de données car il a un impact direct sur le taux de réussite du projet … Les données sont dites impures s'il manque un attribut, des valeurs d'attribut, un contenu bruit ou valeurs aberrantes et données en double ou erronées. La présence de l'un de ces éléments dégradera la qualité des résultats.
Qu'entendez-vous par prétraitement des données ?
Le prétraitement des données est le processus de transformation des données brutes dans un format compréhensible. C'est aussi une étape importante dans l'exploration de données car nous ne pouvons pas travailler avec des données brutes. La qualité des données doit être vérifiée avant d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique ou d'exploration de données.
Dois-je prétraiter les données de test ?
L'essentiel de ceci est: Vous ne devez pas utiliser une méthode de prétraitement adaptée à l'ensemble de données pour transformer les données de test ou d'entraînement. Si vous le faites, vous transportez par inadvertance des informations de la rame vers l'ensemble de test.
Pourquoi devons-nous prétraiter les données avant de les analyser ?
Le prétraitement des données peut faire référence à la manipulation ou à la suppression de données avant qu'elles ne soient utilisées afin d'assurer ou d'améliorer les performances. Il s'agit d'une étape importante du processus d'exploration de données. … L'analyse de données qui n'ont pas été soigneusement examinées pour de tels problèmes peut produire des résultats trompeurs.
