Tareas principales en el preprocesamiento de datos Limpieza de datos Rellenar valores faltantes, suavizar datos ruidosos, identificar o eliminar atípicos y resolver inconsistencias Integración de datos Integración de múltiples bases de datos, cubos de datos o archivos Transformación de datos Normalización y agregación Reducción de datos Obtiene reducidos. Hay siete pasos significativos en el preprocesamiento de datos en Aprendizaje Automático:
Adquirir el conjunto de datos. ...
Importar todas las bibliotecas cruciales. ...
Importar el conjunto de datos. ...
Identificar y manejar los valores faltantes. ...
Codificación de los datos categóricos. ...
Dividir el conjunto de datos. ...
Escalado de características. Agregación
Muestreo
Reducción de dimensionalidad
Selección de subconjuntos de características
Creación de características
Discretización y binarización
Transformación de atributos