مقدمة:
معالجة البيانات هي عملية تحضير البيانات وتحويلها لجعلها مناسبة لخوارزميات التعلم الآلي. تتضمن الخطوات الأساسية لمعالجة البيانات تنظيف البيانات وتوحيد الميزات وتحديد الميزات وتحويل البيانات.
الخطوات العملية لمعالجة البيانات:
تنظيف البيانات:
- إزالة القيم المفقودة أو غير الصالحة.
- التعامل مع القيم المتطرفة.
- تحسين جودة البيانات عن طريق تصحيح الأخطاء والاستبدال والتقدير.
توحيد الميزات:
- تحويل الميزات إلى مقياس موحد لتسهيل المقارنات.
- يمكن استخدام التوحيد القياسي أو التطبيع الدقيق.
تحديد الميزات:
- تحديد الميزات ذات الصلة والتي تساهم في التنبؤ.
- يمكن استخدام تقنيات مثل اختبار التباين التحليلي أو التضمين المتبادل.
تحويل البيانات:
- تحويل البيانات إلى شكل مناسب لخوارزمية التعلم الآلي.
- قد تشمل التحويلات التشفير الساخن والتوجيه المتغير.
مثال على علوم البيانات:
افترض أن لدينا مجموعة بيانات لتنبؤ أسعار المنازل. تتضمن الميزات مساحة المنزل وعدد غرف النوم والحمامات.
خطوات معالجة البيانات:
- تنظيف البيانات: إزالة المنازل ذات المساحات غير الصالحة (مثل السالب).
- توحيد الميزات: تحويل مساحة المنزل إلى أمتار مربعة باستخدام التوحيد القياسي.
- تحديد الميزات: تحديد عدد الغرف والحمامات كميزات ذات صلة.
- تحويل البيانات: تشفير عدد الغرف والحمامات كمتغيرات وهمية.
الخلاصة:
تعد معالجة البيانات خطوة حاسمة في التعلم الآلي لضمان جودة عالية ودقة النتائج. تتضمن العملية الرئيسية تنظيف البيانات وتوحيد الميزات وتحديد الميزات وتحويل البيانات. من خلال اتباع الخطوات العملية الموضحة في هذا الدليل، يمكن لعلماء البيانات تحسين سرعة ودقة خوارزمياتهم بشكل كبير.