Ito ay isang pamamaraan ng data mining na binabago ang raw data sa isang nauunawaang format. Ang raw data (real world data) ay palaging hindi kumpleto at ang data na iyon ay hindi maipapadala sa pamamagitan ng isang modelo. Magdudulot iyon ng ilang partikular na pagkakamali. Iyon ang dahilan kung bakit kailangan nating i-preprocess ang data bago ang ipadala sa pamamagitan ng isang modelo
Bakit kailangan nating paunang iproseso ang data?
Ito ay isang data mining technique na nagbabago ng raw data sa isang nauunawaang format Raw data(real world data) ay palaging hindi kumpleto at ang data na iyon ay hindi maipapadala sa pamamagitan ng isang modelo. Magdudulot iyon ng ilang partikular na pagkakamali. Iyon ang dahilan kung bakit kailangan nating i-preprocess ang data bago ipadala sa pamamagitan ng isang modelo.
Dapat ko bang iproseso ang data ng pagsubok?
Ang pangunahing diwa nito ay: Hindi ka dapat gumamit ng preprocessing na paraan na nilagyan ng sa buong dataset, upang baguhin ang data ng pagsubok o tren. Kung gagawin mo ito, hindi sinasadyang nagdadala ka ng impormasyon mula sa train set papunta sa test set.
Ano ang isyu sa pagtagas ng data?
Ang pagtagas ng data ay ang hindi awtorisadong pagpapadala ng data mula sa loob ng isang organisasyon patungo sa isang panlabas na destinasyon o tatanggap … Ang pagtagas ng data, na kilala rin bilang mababa at mabagal na pagnanakaw ng data, ay isang malaking problema para sa seguridad ng data, at ang pinsalang dulot ng anumang organisasyon, anuman ang laki o industriya, ay maaaring maging seryoso.
Paano mo binabago ang data ng pagsubok?
Ang
transform ay babaguhin ang lahat ng feature sa pamamagitan ng pagbabawas sa mean at paghahati sa variance. Para sa kaginhawahan, ang dalawang function call na ito ay maaaring gawin sa isang hakbang gamit ang fit_transform.
