Bir makine öğrenimi projesinde veri ön işleme adımlarını tanımlayın
Veri ön işleme, herhangi bir makine öğrenimi projesinde önemli bir adımdır. Ham veri kümelerinin, modellerin onunla eğitilebilmesi için kullanıma hazır forma dönüştürülmesini içerir. Veri ön işlemenin yaygın adımları, veri temizlemeyi içerir , özellik mühendisliği, veri normalleştirme ve özellik seçimi.Veri temizleme, hataların, aykırı değerlerin veya eksik değerlerin tanımlanmasını ve ele alınmasını içerir.Özellik mühendisliği, ham verilerde bulunan bilgileri daha iyi yakalayan yeni özellikler oluşturmak için mevcut özellikleri dönüştürme işlemidir. Veri normalleştirme, belirli özelliklerin değerlerini, özellikler arasında daha anlamlı karşılaştırmalara izin veren standart bir aralığa yeniden ölçeklendirmek için kullanılır. Özellik seçiminde, modelin karmaşıklığını azaltmak ve doğruluğunu artırmak için ilgisiz ve gereksiz özellikler kaldırılır.