Datenvorverarbeitung
ConceptVorbereitung und Bereinigung von Rohdaten für das maschinelle Lernen
Die Datenvorverarbeitung ist ein kritischer Schritt in der ML-Pipeline, der die Qualität der Eingabedaten sicherstellt. Sie umfasst Aufgaben wie das Bereinigen von fehlenden Werten, Normalisieren von Features und Umgang mit Ausreißern. Eine sorgfältige Datenvorverarbeitung ist entscheidend, da die Qualität der Eingabedaten direkt die Leistung des finalen Modells beeinflusst. Ohne diese Phase können selbst die fortschrittlichsten Algorithmen nicht optimale Ergebnisse liefern.
Andere Schreibweisen
Data Preprocessing, Datenbereinigung