Подготовка (pre-processing) данных

Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ После сбора всех данных и выявления всех ограничений и взаимосвязей финальный набор данных нужно подготовить к обработке моделью машинного обучения. Нормирование и стандартизация Большинство моделей лучше работают с значениями параметров, если они находятся в одном диапазоне - например, от 0 до 1. Поэтому сильно разнородные значения параметров принято приводить к одному диапазону: это повышает точность работы модели (по