Im maschinellen Lernen sind diese Methoden als Datenvorverarbeitung bekannt.
📊 Was ist Datenvorverarbeitung?
Datenvorverarbeitung umfasst das Bereinigen und Transformieren von Rohdaten in ein strukturiertes und verwendbares Format, damit maschinelle Lernmodelle effektiv arbeiten können.
📌 Schlüsseltechniken:
Umgang mit fehlenden Werten
👉 Auffüllen (Imputation) oder Entfernen unvollständiger Daten
Normalisierung / Skalierung
👉 Anpassung der Werte an eine gemeinsame Skala (z. B. 0–1 Bereich)
Kodierung kategorialer Daten
👉 Umwandlung von Textlabels in numerische Form (z. B. One-Hot-Encoding, Label-Encoding)
Entfernen von Rauschen und Ausreißern
👉 Eliminierung irrelevanter oder extremer Werte, die das Lernen des Modells verzerren können
🎯 Warum ist es wichtig?
Verbessert die Modellgenauigkeit
Stellt ein konsistentes Datenformat sicher
Reduziert Fehler und Verzerrungen
Hilft Modellen, sinnvolle Muster zu lernen
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