Preprocesamiento de datos
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Discretización de Características
FDLa discretización de características es el proceso de convertir características continuas en categorías discretas.
Escalado de características
La escalación de características es una técnica utilizada para estandarizar el rango de variables independientes en el preprocesamiento de datos.
Selección de características
FSLa selección de características es el proceso de identificar y seleccionar variables importantes para los modelos de aprendizaje automático.
Normalización min-max
La normalización Min-Max escala los datos a un rango fijo, típicamente [0, 1], mejorando el rendimiento del modelo en aprendizaje automático.
Escalado Min-Max
La escalación Min-Max es una técnica de normalización que escala las características a un rango fijo, típicamente [0, 1].
Técnica de Normalización
Las técnicas de normalización ajustan los datos a una escala común, mejorando el rendimiento y la interpretabilidad del modelo en IA.
Característica Normalizada
Las características normalizadas son valores de entrada estandarizados utilizados para mejorar el rendimiento del modelo de IA.
Entrada normalizada
La entrada normalizada se refiere al proceso de ajustar los datos a una escala común en IA y aprendizaje automático.
Codificación One-Hot
La codificación one-hot es un método para convertir datos categóricos en un formato binario para el aprendizaje automático.
Operación de relleno
Una operación de relleno agrega datos adicionales a las entradas para garantizar un tamaño consistente para el procesamiento en modelos de IA.
SMOTE
SMOTESMOTE es una técnica utilizada para equilibrar conjuntos de datos generando ejemplos sintéticos para clases subrepresentadas.
Eliminación de palabras vacías
La eliminación de palabras vacías es el proceso de eliminar palabras comunes de los datos de texto para mejorar la eficiencia del análisis y procesamiento.
Submuestreo
El submuestreo es una técnica utilizada en aprendizaje automático para equilibrar conjuntos de datos reduciendo el número de instancias en la clase mayoritaria.