이 섹션의 모든 전처리 예제는 숫자 데이터에 대한 것입니다. 전처리 함수는 오류를 발생하지 않고 숫자가 아닌 데이터를 건너뛰습니다. 데이터 값은 정규화라고 하는 [0, 1] 범위로 확장할 수 있습니다. 5. 데이터 조인: 데이터가 2개의 다른 테이블에 분산되어 있지만 주어진 기준에 따라 함께 조인하려는 경우 이를 위해 조인이 필요합니다. R에는 여러 가지 데이터 조인 방법이 있지만 여기서는 dplyr와 2 개의 테이블 동사를 동시에 2 개의 테이블로 작업 할 수있는 훌륭한 도구입니다. 이것은 가져오기 키워드를 사용하여 파이썬에서 라이브러리를 가져오는 방법이며 데이터 과학자가 사용하는 가장 인기있는 라이브러리입니다. (중고-주피터 노트) 내 친애하는 친구는 당신이 비교하거나 클러스터를 만들려는 데이터 변수의 선택입니다. 내가 의미하는 것은이 예에서, 나는 Kmeans를 사용하여 데이터를 클러스터화하고 kmeans는 연속 데이터만 이해하므로 변수 “계정 번호”를 클러스터러려고하면 이를 수락하지 않고 위의 오류를 제공합니다. 따라서 분석에는 변수를 신중하게 선택하는 것이 필수적입니다.

따라서 데이터 집합에서 계정 번호 변수를 제거하면 데이터를 클러스터화하고 플롯할 수 있습니다. 머신 러닝과 인공 지능의 경우 최고 성능의 프로그래밍 언어가 몇 개밖에 없습니다. 이전 자습서에서는 파이썬에서 데이터 사전 처리를 수행하는 방법을 배웠습니다. R은 데이터 과학에서 최고의 수행자 중 하나이기 때문에 이 자습서에서는 R을 사용하여 데이터 전처리 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 다음 몇 가지 섹션에서 여러 유형의 기술에 대해 설명한 다음 다른 예제를 사용하여 여러 메서드를 사용할 수 있는 방법을 보여 줍니다. 모든 경우에 preProcess 함수는 특정 데이터 집합(예: 학습 집합)에서 필요한 모든 것을 추정한 다음 값 1을 다시 계산하지 않고 모든 데이터 집합에 이러한 변환을 적용합니다. 데이터 가져오기: 이것은 사소한 것처럼 들릴 수 있지만 모든 다른 데이터 형식을 고려하면 혼란 스러울 수 있다고 상상할 수 있습니다. 코스에서 우리는 CSV 파일을 가져 오는 표준 방법을 살펴 볼 것입니다, 우리는 매우 빠른 fread 방법에 대해 배우고 난 당신이 처리 할 수있는 더 이국적인 파일 형식이있는 경우 당신이 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다. 나는 파이썬에서이 예제를 가지고 있지만 R은 아닙니다.

우리가 걸음걸이를 측정하는 가속도계 신호의 데이터가있을 때 전처리는 어떻게 다릅니다. 예를 들어 데이터는 가속도계의 측정값인 x, y, z, 밀리초가 있는 다른 열 및 이벤트를 나타내는 종속성 변수(예: 걷기 또는 앉기)로 구성됩니다. 이 경우 먼저 창을 만든 다음 피처 추출을 시작해야 합니까? 이 과정에서 가르치는 데이터 사전 처리에는 7. 이상값 검색: 데이터 집합에 그럴듯한 범위를 벗어난 값이 포함되는 경우가 많습니다. 잘못된 데이터 생성 또는 항목이 정기적으로 발생합니다. 이상값 검색의 통계 방법은 이러한 값을 식별하는 데 도움이 됩니다. 우리는 이들의 구현을 살펴 보겠습니다. 마찬가지로 예측 변수에는 매우 낮은 주파수에서 발생하는 고유 값의 소수만 있을 수 있습니다.

 

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