Odborné vysvětlení: Předzpracování dat je soubor technik používaných k transformaci surových dat do formátu vhodného pro strojové učení. Zahrnuje kroky jako čištění dat (odstranění nebo oprava chybějících či neplatných hodnot), normalizaci (úprava rozsahu hodnot), kódování kategorických proměnných, redukci dimenzionality a extrakci příznaků. Cílem je zlepšit kvalitu dat a usnadnit efektivní učení modelu.
Vysvětlení pro laiky: Předzpracování dat je jako příprava ingrediencí před vařením. Než začnete vařit, musíte zeleninu umýt, nakrájet a možná některé suroviny uvařit předem. Podobně, než počítač může začít se učit, musíme data “připravit” – odstranit chyby, upravit formát a vybrat nejdůležitější informace. To pomáhá počítači lépe porozumět datům a učit se z nich efektivněji.
Data preprocessing is a set of techniques used to transform raw data into a format suitable for machine learning. It includes steps such as data cleaning (removing or correcting missing or invalid values), normalization (adjusting the range of values), encoding categorical variables, dimensionality reduction, and feature extraction. The goal is to improve data quality and facilitate efficient model learning.
