Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Preprocessing voor Machine Learning in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 12-2025

Leer hoe je je data kunt opschonen en klaarmaken voor machine learning!

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning4 u20 videos62 Opdrachten4,700 XP65,722Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

Deze cursus behandelt de basis van hoe en wanneer je datavoorbewerking uitvoert. Deze essentiële stap in elk Machine Learning-project is het moment waarop je je data klaarmaakt voor modelleren. Tussen het importeren en opschonen van je data en het fitten van je Machine Learning-model komt preprocessing aan bod. Je leert hoe je je data standaardiseert zodat deze de juiste vorm heeft voor je model, hoe je nieuwe features maakt om de informatie in je gegevensset beter te benutten, en hoe je de beste features selecteert om je modelfit te verbeteren. Tot slot ga je oefenen met preprocessing door een gegevensset over UFO-waarnemingen klaar te maken voor modelleren.

Vereisten

Cleaning Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Introduction to Data Preprocessing

In this chapter you'll learn exactly what it means to preprocess data. You'll take the first steps in any preprocessing journey, including exploring data types and dealing with missing data.

Introduction to preprocessing

Exploring missing data

Dropping missing data

Working with data types

Exploring data types

Converting a column type

Training and test sets

Class imbalance

Stratified sampling

Hoofdstuk Beginnen

2

Standardizing Data

This chapter is all about standardizing data. Often a model will make some assumptions about the distribution or scale of your features. Standardization is a way to make your data fit these assumptions and improve the algorithm's performance.

Standardization

When to standardize

Modeling without normalizing

Log normalization

Checking the variance

Log normalization in Python

Scaling data for feature comparison

Scaling data - investigating columns

Scaling data - standardizing columns

Standardized data and modeling

KNN on non-scaled data

KNN on scaled data

Hoofdstuk Beginnen

3

Feature Engineering

In this section you'll learn about feature engineering. You'll explore different ways to create new, more useful, features from the ones already in your dataset. You'll see how to encode, aggregate, and extract information from both numerical and textual features.

Feature engineering

Feature engineering knowledge test

Identifying areas for feature engineering

Encoding categorical variables

Encoding categorical variables - binary

Encoding categorical variables - one-hot

Engineering numerical features

Aggregating numerical features

Extracting datetime components

Engineering text features

Extracting string patterns

Vectorizing text

Text classification using tf/idf vectors

Hoofdstuk Beginnen

4

Selecting Features for Modeling

This chapter goes over a few different techniques for selecting the most important features from your dataset. You'll learn how to drop redundant features, work with text vectors, and reduce the number of features in your dataset using principal component analysis (PCA).

Feature selection

When to use feature selection

Identifying areas for feature selection

Removing redundant features

Selecting relevant features

Checking for correlated features

Selecting features using text vectors

Exploring text vectors, part 1

Exploring text vectors, part 2

Training Naive Bayes with feature selection

Dimensionality reduction

Training a model with PCA

Hoofdstuk Beginnen

5

Putting It All Together

Now that you've learned all about preprocessing you'll try these techniques out on a dataset that records information on UFO sightings.

UFOs and preprocessing

Checking column types

Dropping missing data

Categorical variables and standardization

Extracting numbers from strings

Identifying features for standardization

Engineering new features

Encoding categorical variables

Features from dates

Text vectorization

Feature selection and modeling

Selecting the ideal dataset

Modeling the UFO dataset, part 1

Modeling the UFO dataset, part 2

Congratulations!

Hoofdstuk Beginnen

Preprocessing voor Machine Learning in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Preprocessing voor Machine Learning in Python!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.