Datenvorverarbeitung

Merkmalsdiskretisierung ist der Prozess, bei dem kontinuierliche Merkmale in diskrete Kategorien umgewandelt werden.

Merkmals-Skalierung ist eine Technik, die verwendet wird, um den Bereich unabhängiger Variablen bei der Datenvorverarbeitung zu standardisieren.

Merkmalsauswahl ist der Prozess der Identifizierung und Auswahl wichtiger Variablen für maschinelle Lernmodelle.

Min-Max-Normalisierung skaliert Daten auf einen festen Bereich, typischerweise [0, 1], um die Modellleistung im maschinellen Lernen zu verbessern.

Min-Max-Scaling ist eine Normalisierungstechnik, die Merkmale auf einen festen Bereich, typischerweise [0, 1], skaliert.

Normalisierungstechniken passen Daten auf eine gemeinsame Skala an, was die Modellleistung und Interpretierbarkeit in KI verbessert.

Normalisierte Merkmale sind standardisierte Eingabewerte, die verwendet werden, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.

Normalisierte Eingaben beziehen sich auf den Prozess, bei dem Daten auf eine gemeinsame Skala angepasst werden in KI und maschinellem Lernen.

One-Hot-Encoding ist eine Methode zur Umwandlung kategorialer Daten in ein binäres Format für maschinelles Lernen.

Eine Padding-Operation fügt zusätzliche Daten zu Eingaben hinzu, um eine konsistente Größe für die Verarbeitung in KI-Modellen zu gewährleisten.

SMOTE ist eine Technik, die verwendet wird, um Datensätze auszugleichen, indem synthetische Beispiele für unterrepräsentierte Klassen generiert werden.

Die Entfernung von Stoppwörtern ist der Prozess, bei dem häufige Wörter aus Textdaten entfernt werden, um die Analyse- und Verarbeitungseffizienz zu verbessern.

Das Undersampling ist eine Technik, die im maschinellen Lernen verwendet wird, um Datensätze auszugleichen, indem die Anzahl der Instanzen in der Mehrheitsklasse reduziert wird.