זוהי טכניקת כריית נתונים שהופכת נתונים גולמיים לפורמט מובן. נתונים גולמיים (נתונים מהעולם האמיתי) הם תמיד לא שלמים ולא ניתן לשלוח את הנתונים האלה דרך מודל. זה יגרום לטעויות מסוימות. לכן אנחנו צריכים לעבד נתונים מראש לפני שליחה דרך מודל
למה אנחנו צריכים לעבד מראש את הנתונים?
זוהי טכניקת כריית נתונים שהופכת נתונים גולמיים לפורמט מובן נתונים גולמיים (נתונים מהעולם האמיתי) תמיד אינם שלמים ולא ניתן לשלוח נתונים דרך מודל. זה יגרום לטעויות מסוימות. לכן עלינו לעבד נתונים מראש לפני שליחת מודל.
האם עלי לעבד מראש נתוני בדיקה?
התמצית הבסיסית של זה היא: אין להשתמש בשיטת עיבוד מקדים שמותאמת בכל מערך הנתונים, כדי להפוך את נתוני הבדיקה או הרכבת. אם תעשה זאת, אתה נושא בשוגג מידע מהרכבת אל מערכת הבדיקה.
מהי בעיית דליפת נתונים?
דליפת נתונים היא העברה לא מורשית של נתונים מתוך ארגון ליעד או נמען חיצוני … דליפת נתונים, הידועה גם בשם גניבת נתונים נמוכה ואיטית, היא בעיה ענקית לאבטחת מידע, והנזק שנגרם לכל ארגון, ללא קשר לגודל או תעשייה, יכול להיות חמור.
איך משנים נתוני בדיקה?
transform יהפוך את כל התכונות על ידי הפחתת הממוצע וחלוקה בשונות. מטעמי נוחות, ניתן לבצע את שתי קריאות הפונקציות הללו בשלב אחד באמצעות fit_transform.
