對於當今的任何公司來說，數據都是寶貴的資產。但你真的可以使用如此大量的原始資料來訓練機器學習演算法嗎？並不真地。大多數時候，您會看到充滿缺失資料點的雜訊資料。這就是資料預處理的用武之地。
現實世界中的數據相當混亂
——充滿錯誤、噪音、部分資訊和缺失值。它也不一致，通常使用資料探勘和倉儲技術從許多來源編譯而來。在機器學習中，一般規則是擁有的資料越多，可以訓練的機器學習模型就越好。然而，數據必須是高品質的。
這就是為什麼資料預處理佔據了資料從業者日常工作的很大一部分，他們將大約80% 的時間用於資料預處理和管理。
在本文中，我們將深入探討機器
學習中資料預處理的詳細信息，向您展示提高資料品質的關鍵步驟和最佳實踐。
什麼是機器學習中的資料預處理？
資料預處理是評估、過濾、操作和編碼資料的過程，以便機器學習演算法可以理解它並使用結果輸出。資料預處理的主要目標是消除缺失值等資料問題，提高資料品質，並使資料對機器學習有用。
為什麼資料預處理很重要？
資料驅動演算法是對資料庫值進行運算的統計方程式。俗話說「垃圾進去，垃圾出來」。您的資料專案的成功取決於您輸入機器學習演算法的輸入資料。
由於各種人員、業務流程和 瑞典 WhatsApp 號碼數據 應用程式頻繁地產生、處理和儲存現實世界的數據，因此必然會變得混亂。這通常是由於人為錯誤、意外事件、技術故障或其他幾個因素造成的。演算法無法攝取不完整或嘈雜的數據，因為它們通常不是為了管理缺失值而建構的。雜訊會破壞樣本的真實模式。
這就是為什麼幾乎所有類型的
數據分析、數據科學和人工智慧開發都需要數據預處理，以便為企業應用程式產生可信賴、精確和有彈性的結果。
為什麼機器學習資料準備如此重要？當資料以簡化問題解決方案的方式呈現時，機器學習和深度學習演算法表現最佳。
資料整理、資料轉換、資料縮減
特徵選擇和特徵縮放都是資料預處理方法的範例，團隊使用這些方法將原始資料重新組織為適合某些演算法的格式。這可以顯著降低 13 個企業電子郵件行銷優化策略 訓練新機器學習或人工智慧系統或對其進行推理所需的處理能力和時間。
有好消息！目前大多數資料科學套件和服務都包含預處理庫，可以自動執行許多此類活動。
以下是資料預處理對於機器學
習專案如此重要的原因：
它提高了數據品質
資料預處理是提高資料品質 香港新聞 的快速途徑，因為它的許多步驟反映了您在任何資料品質管理流程中都會發現的活動，例如資料清理、資料分析、資料整合等。
它處理丟失的數據
資料集合可能缺少值（特定資料欄位）的原因有很多。資料從業人員必須確定最好是拒絕、忽略缺失值的記錄，還是用估計值填滿它們。
它標準化和縮放數據
因變數和自變數在不同的尺度上變化，或一個變數呈線性變化，而另一個變數呈指數變化。例如，工
資可能是多位數，而年齡則以兩
位數表示。標準化和縮放有助於以允許電腦提取這些變數之間有意義的聯繫的方式修改資料。
它消除了重複記錄
當兩筆記錄出現重複時，演算法必須確定同一指標是否被捕獲兩次，或者資料是否反映了不同的事件。在極少數情況下，由於錯誤報告的字段，記錄可能會存在微小差異。尋找、刪除或連接重複項的技術有助於自動解決此類資料品質問題。