এটি একটি ডেটা মাইনিং কৌশল যা কাঁচা ডেটাকে একটি বোধগম্য ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করে কাঁচা ডেটা (বাস্তব বিশ্বের ডেটা) সর্বদা অসম্পূর্ণ থাকে এবং সেই ডেটা কোনও মডেলের মাধ্যমে পাঠানো যায় না। এটি নির্দিষ্ট ত্রুটির কারণ হবে. সেজন্য মডেলের মাধ্যমে পাঠানোর আগে আমাদের ডেটা প্রিপ্রসেস করতে হবে।
আমাদের ডেটা প্রিপ্রসেস করতে হবে কেন?
যেকোন ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ায় ডেটা প্রিপ্রসেসিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা সরাসরি প্রকল্পের সাফল্যের হারকে প্রভাবিত করে … ডেটা অশুচি বলা হয় যদি এটি বৈশিষ্ট্য, বৈশিষ্ট্যের মান, অনুপস্থিত থাকে গোলমাল বা আউটলিয়ার এবং ডুপ্লিকেট বা ভুল ডেটা। এগুলোর যেকোনো একটির উপস্থিতি ফলাফলের গুণমানকে ক্ষুন্ন করবে।
ডেটা প্রি-প্রসেসিং বলতে আপনি কী বোঝাতে চাচ্ছেন?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং হল কাঁচা ডেটাকে বোধগম্য ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এটি ডাটা মাইনিং এর একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ আমরা কাঁচা ডেটা নিয়ে কাজ করতে পারি না। মেশিন লার্নিং বা ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে ডেটার গুণমান পরীক্ষা করা উচিত।
আমার কি পরীক্ষার ডেটা প্রিপ্রসেস করা উচিত?
এর মূল সারমর্ম হল: পরীক্ষা বা ট্রেনের ডেটা রূপান্তর করতে আপনার পুরো ডেটাসেটে লাগানো একটি প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত নয়। আপনি যদি তা করেন তবে আপনি অসাবধানতাবশত ট্রেন সেট থেকে পরীক্ষা সেটে তথ্য বহন করছেন।
কেন আমাদের ডেটা বিশ্লেষণ করার আগে প্রি-প্রসেস করতে হবে?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং বলতে বোঝায় ডাটা ম্যানিপুলেশন বা ড্রপ করার আগে এটি ব্যবহৃত হয় যাতে পারফরম্যান্স নিশ্চিত বা উন্নত হয়, এবং ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। … এই ধরনের সমস্যাগুলির জন্য সাবধানে স্ক্রীন করা হয়নি এমন ডেটা বিশ্লেষণ করলে বিভ্রান্তিকর ফলাফল হতে পারে৷
