Основные теоретические аспекты KDD

KDD (Knowledge Discovery in Databases) - это процесс извлечения полезной информации и знаний из больших объемов данных. Он включает в себя несколько этапов, таких как предварительная обработка данных, выбор и преобразование признаков, построение моделей и интерпретация результатов. Одним из основных аспектов KDD является предварительная обработка данных. Этот этап включает в себя очистку данных от шума и выбросов, заполнение пропущенных значений, а также преобразование данных в удобный для анализа формат. Например, это может включать в себя нормализацию данных или преобразование категориальных признаков в числовые. Выбор и преобразование признаков - это еще один важный аспект KDD. Здесь исследователи выбирают наиболее значимые признаки для анализа и преобразуют их в формат, который лучше всего подходит для построения моделей. Например, это может включать в себя применение методов отбора признаков или создание новых признаков на основе существующих. Построение моделей - это...