Դա տվյալների արդյունահանման տեխնիկա է, որը չմշակված տվյալները վերածում է հասկանալի ձևաչափի: Հում տվյալները (իրական աշխարհի տվյալները) միշտ թերի են, և այդ տվյալները չեն կարող ուղարկվել մոդելի միջոցով: Դա որոշակի սխալներ կառաջացնի։ Ահա թե ինչու մենք պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան մոդելի միջոցով ուղարկելը
Ինչու՞ մեզ պետք է նախապես մշակել տվյալները:
Դա տվյալների արդյունահանման տեխնիկա է, որը չմշակված տվյալները փոխակերպում է հասկանալի ձևաչափի Հումքը (իրական աշխարհի տվյալներ) միշտ թերի է, և այդ տվյալները չեն կարող ուղարկվել մոդելի միջոցով: Դա որոշակի սխալներ կառաջացնի։ Ահա թե ինչու մենք պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան մոդելի միջոցով ուղարկելը:
Պե՞տք է նախապես մշակեմ թեստի տվյալները:
Սրա հիմնական էությունը հետևյալն է. Եթե այդպես վարվեք, դուք ակամա տեղեկատվություն եք տեղափոխում գնացքից դեպի փորձարկման հավաքածու:
Ի՞նչ է տվյալների արտահոսքի խնդիրը:
Տվյալների արտահոսքը տվյալների չարտոնված փոխանցումն է կազմակերպության ներսում արտաքին նպատակակետ կամ ստացող… Տվյալների արտահոսքը, որը նաև հայտնի է որպես տվյալների ցածր և դանդաղ գողություն, հսկայական խնդիր է: տվյալների անվտանգության համար, և ցանկացած կազմակերպությանը հասցված վնասը՝ անկախ չափից և ոլորտից, կարող է լուրջ լինել:
Ինչպե՞ս եք փոխակերպում թեստի տվյալները:
փոխակերպումը կվերափոխի բոլոր հատկանիշները՝ հանելով միջինը և բաժանելովշեղման վրա: Հարմարության համար այս երկու ֆունկցիայի կանչերը կարող են կատարվել մեկ քայլով՝ օգտագործելով fit_transform ։
