डेटा को प्रीप्रोसेस क्यों करें?

2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37

यह एक डेटा माइनिंग तकनीक है जो कच्चे डेटा को समझने योग्य प्रारूप में बदल देती है कच्चा डेटा (वास्तविक दुनिया का डेटा) हमेशा अधूरा होता है और उस डेटा को मॉडल के माध्यम से नहीं भेजा जा सकता है। इससे कुछ त्रुटियां होंगी। इसलिए हमें मॉडल के माध्यम से भेजने से पहले डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता है।

हमें डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?

डेटा प्रीप्रोसेसिंग किसी भी डेटा माइनिंग प्रक्रिया में महत्वपूर्ण है क्योंकि वे सीधे परियोजना की सफलता दर को प्रभावित करते हैं … डेटा को अशुद्ध कहा जाता है यदि इसमें विशेषता, विशेषता मान, शामिल नहीं हैं शोर या आउटलेयर और डुप्लिकेट या गलत डेटा। इनमें से किसी की भी उपस्थिति परिणामों की गुणवत्ता को खराब कर देगी।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग से आपका क्या मतलब है?

डेटा प्रीप्रोसेसिंग है कच्चे डेटा को समझने योग्य प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया। यह डेटा माइनिंग में भी एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि हम कच्चे डेटा के साथ काम नहीं कर सकते हैं। मशीन लर्निंग या डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को लागू करने से पहले डेटा की गुणवत्ता की जाँच की जानी चाहिए।

क्या मुझे टेस्ट डेटा को प्रीप्रोसेस करना चाहिए?

इसका मूल सार यह है: आपको परीक्षण या ट्रेन डेटा को बदलने के लिए पूरे डेटासेट परफिट की गई प्रीप्रोसेसिंग विधि का उपयोग नहीं करना चाहिए। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप अनजाने में ट्रेन के सेट से परीक्षण सेट तक की जानकारी ले जा रहे हैं।

इस पर विश्लेषण करने से पहले हमें डेटा को प्री प्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?

डेटा प्रीप्रोसेसिंग डेटा के हेरफेर या ड्रॉपिंग को संदर्भित कर सकता है इससे पहले कि यह प्रदर्शन सुनिश्चित करने या बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाता है, और डेटा माइनिंग प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है। … ऐसी समस्याओं के लिए सावधानीपूर्वक जांच न किए गए डेटा का विश्लेषण करने से भ्रामक परिणाम मिल सकते हैं।