机器学习预处理的重要性

机器学习被用于从电子邮件中过滤垃圾邮件，分析网站，个性化广告和产品搜索等方面。因此，当机器学习开发人员创建新算法时，他们希望知道自己正在产生最佳结果。然而，由于可能存在的一些问题，机器学习开发经常会遇到延迟或降低有效性的问题，从而使结果不可靠。 预处理是准备原始数据以供机器学习模型使用的关键第一步。原始数据通常包含各种错误，异常和冗余。或者它可能以特定的机器学习模型无法使用的格式呈现。预处理数据可以确保数据集已准备好与特定的机器学习模型及其算法一起使用。 无数问题可能会干扰机器学习模型的性能。这些问题可能从数据本身的问题到开发人员的错误选择都有可能导致问题。如果机器学习模型试图从质量较差或有误的数据集中提取数据，则结果将会被扭曲和不可靠。同样，如果数据不足以驱动该过程，则结果将是不令人满意的。如果数据集中存在未被识别的固有偏见，则机器学习结果将反映和放大这些偏见，从而创建错误的结果。 预处理可以提高机器学习性能。精细的预处理可以为开发人员节省时间，因为它为机器学习模型的成功设置了基础，避免了需要在事后更改结果或返回建立模型的初始阶段的需求。开发人员必须仔细选择与特定数据集相匹配的预处理方法。预处理的深度也将取决于每个数据集和算法；预处理不是一种一刀切的方法论。组装数据集是预处理数据的第一步。这包括从所有不同的位置收集数据并将其合并到一个位置中，例如数据仓库。这将减少低效性和重复性工作。