preprocessing-step
Et preprocessing-step er en operation i en databehandlingspipeline, hvor rådata renses, transformeres eller forberedes til videre analyse eller modeltræning.
Kort fortalt
En preprocessing-step er et trin, der gør dine rådata brugbare for maskinlæring, fx ved at fjerne fejl eller skalere tal.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- begynder
- Udtale
- /pʁeˈpʁo.sɛ.sɪŋ stɛp/
Betydninger
1- 1
Et specifikt operationelt trin i en databehandlingspipeline, der anvendes på rådata for at gøre dem egnede til efterfølgende analyse eller maskinlæring.
- Standardisering af numeriske features er et almindeligt preprocessing-step, før data sendes til en neural netværksmodel. — egen konstruktion
- I NLP-pipelines er tokenisering ofte det første preprocessing-step. — egen konstruktion
Hvornår bruges det
Preprocessing-steps udføres typisk tidligt i en maskinlæringspipeline for at sikre datakvalitet og forbedre modelpræstation. De kan inkludere imputation af manglende værdier, normalisering, enkodning af kategoriske variable eller feature extraction.
Kodeeksempel
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)Eksempel på et preprocessing-step: standardisering af features med scikit-learn.
Oprindelse
'Preprocessing' er dannet af det engelske præfiks 'pre-' (før) og 'processing' (behandling). 'Step' er engelsk for trin. Udtrykket beskriver et trin, der finder sted før hovedbehandlingen.