 Bir makine öğrenimi projesi için veri ön işlemeye yönelik 10 adımlık bir kılavuz oluşturun.
1. Veri toplama: Çeşitli kaynaklardan veri toplayın ve düzenli bir şekilde saklayın. 2. Veri keşfi: Verileri inceleyin ve içeriğini, kalitesini ve yapısını belirleyin. 3. Veri temizleme: Aykırı değerleri, yanlış değerleri ve geçersiz girişleri tanımlayın, düzeltin ve silin. 4. Veri entegrasyonu: Gerekirse birden fazla veri setini birleştirin ve verileri daha fazla temizleyin. 5. Veri dönüştürme: Verileri gerekli biçime ve/veya sunuma dönüştürün. 6. Veri azaltma: Gereksiz veya ilgisiz özellikleri ortadan kaldırarak verilerin boyutlarını azaltın. 7. Veri ayrıklaştırma: Sürekli verileri gruplara veya bölmelere ayırın. 8. Özellik seçimi: Model için en önemli ve ilgili özellikleri seçin. 9. Veri ölçeklendirme: Tüm özellikleri benzer aralıklara ölçeklendirerek verileri normalleştirin. 10. Verilerin kurtarılması: Önceden işlenmiş verileri sonraki adımlarda kullanmak üzere uygun bir biçimde kaydedin.