क्या डेटा को प्रीप्रोसेस करना जरूरी है?

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 वह डेटा किसी 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 करना होगा

हमें डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?

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।

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।

डेटा लीक की समस्या क्या है?

डेटा लीकेज एक संगठन के भीतर से किसी बाहरी गंतव्य या प्राप्तकर्ता तक डेटा का अनधिकृत प्रसारण है… डेटा रिसाव, जिसे कम और धीमी डेटा चोरी के रूप में भी जाना जाता है, एक बहुत बड़ी समस्या है। डेटा सुरक्षा के लिए, और आकार या उद्योग की परवाह किए बिना किसी भी संगठन को हुई क्षति गंभीर हो सकती है।

आप परीक्षण डेटा कैसे बदलते हैं?

ट्रांसफॉर्म माध्य घटाकर और विचरण से विभाजित करके सभी सुविधाओं को बदल देगा। सुविधा के लिए, इन दो फ़ंक्शन कॉल को एक चरण में fit_transform का उपयोग करके किया जा सकता है।