Какие существуют методы предварительной обработки данных?

Некоторые методы предварительной обработки данных:

• Очистка данных. ru.wikipedia.org Используется для обнаружения, исправления или удаления ошибочных записей в наборе данных. ru.wikipedia.org Некоторые методы очистки: удаление и замена пропущенных значений, обработка выбросов и аномалий. sky.pro
• Нормализация данных. ru.wikipedia.org Применяется для стандартизации диапазона значений независимых переменных или признаков данных. ru.wikipedia.org Например, сведение к интервалам [0, 1] или [-1, +1]. ru.wikipedia.org
• Преобразование данных. ru.wikipedia.org Используется для приведения данных в формат, который ожидает аудитория. ru.wikipedia.org
• Выделение признаков. ru.wikipedia.org Применяется для преобразования входных данных в набор признаков, которые они хорошо представляют. ru.wikipedia.org
• Уплотнение данных. ru.wikipedia.org Используется для преобразования числовых данных в исправленный, упорядоченный и упрощённый вид. ru.wikipedia.org Это помогает уменьшить количество и/или размерность данных. ru.wikipedia.org
• Интеграция данных. www.geeksforgeeks.org Предполагает слияние данных из различных источников в единый, унифицированный набор данных. www.geeksforgeeks.org
• Агрегация данных. www.geeksforgeeks.org Объединяет несколько точек данных в сводную форму, такую как средние значения или итоги, для упрощения анализа. www.geeksforgeeks.org
• Генерация иерархии понятий. www.geeksforgeeks.org Организует данные в иерархию понятий, чтобы обеспечить представление более высокого уровня для лучшего понимания и анализа. www.geeksforgeeks.org