שאַפֿן אַ 10-שריט פירער פֿאַר דאַטן פאַר-פּראַסעסינג פֿאַר אַ מאַשין לערנען פּרויעקט.
1. ** דעפינירן די פּראָבלעם און אָביעקטיוו **: ידענטיפיצירן די ספּעציפיש פּראָבלעם אָדער קשיא וואָס די מאַשין לערנען פּרויעקט איז טריינג צו סאָלווע, און באַשליסן ווי די דאַטן וועט זיין געניצט צו אַדרעס דעם פּראָבלעם. 2. ** קריגן די דאַטן **: קלייַבן די רוי דאַטן דארף פֿאַר די פּרויעקט פון באַטייַטיק קוואלן. קערפאַלי קלייַבן די דאַטן באזירט אויף זייַן רילייאַבילאַטי און סוטאַביליטי פֿאַר דעם פּראָבלעם. 3. ** דאַטאַ עקספּלאָראַטיאָן **: אַנאַלייז די דאַטן צו פֿאַרשטיין זייַן קעראַקטעריסטיקס און פּאַטערנז דורך טעקניקס אַזאַ ווי דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן און דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק. ידענטיפיצירן קיין ינגקאַנסיסטענסיז, אַוטלייערז און פעלנדיק וואַלועס. 4. ** דאַטאַ רייניקונג **: קערעקט קיין ערראָרס אָדער ינגקאַנסיסטענסיז אין די דאַטן דורך רימוווינג דופּליקאַטן אָדער ירעלאַוואַנט אַבזערוויישאַנז, און סאַלווינג קיין ינאַקיעראַסי אָדער קאָנפליקט. 5. ** האַנדלינג פעלנדיק דאַטן **: פעלנדיק דאַטן קענען זיין כאַנדאַלד אין פאַרשידענע וועגן אַזאַ ווי ויסמעקן די גאנצע אָבסערוואַציע, ימפּיוטינג די פעלנדיק וואַלועס ניצן פאַרשידענע טעקניקס אָדער ריפּלייסינג די פעלנדיק ווערט מיט אַ קעסיידערדיק ווערט. דער צוגאַנג זאָל זיין אויסדערוויילט באזירט אויף די נאַטור פון די דאַטן און די פּראָבלעם. 6. ** דאַטאַ טראַנספאָרמאַציע **: יבערמאַכן די דאַטן אין אַ פֿאָרמאַט צונעמען פֿאַר אַנאַליסיס דורך די מאַשין לערנען אַלגערידאַם. דאָס קען אַרייַנציען טעקניקס אַזאַ ווי סקיילינג, נאָרמאַליזיישאַן, קאָדירונג אָדער וועריאַבאַל שאַפונג. 7. ** דאַטאַ רעדוקציע **: רעדוצירן די דימענשאַנאַליטי פון די דאַטן דורך סאַלעקטינג אַ סאַבסעט פון באַטייַטיק פֿעיִקייטן, אָדער דורך טעקניקס אַזאַ ווי פּרינסיפּאַל קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס (פּקאַ) אָדער לינעאַר דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס (לדאַ). 8. ** דאַטאַ ינטעגראַטיאָן **: קאַמביין דאַטן פון קייפל קוואלן צו שאַפֿן אַ גאַנץ דאַטאַסעט. דאָס קען אַרייַנציען מערדזשינג אָדער דזשוינינג דאַטאַסעץ, אָדער קאַנקאַטאַנייטינג דאַטן פון קייפל קוואלן. 9. ** ספּליטטינג די דאַטן **: שפּאַלטן די דאַטן אין טריינינג און פּרובירן שטעלט. דאָס אַלאַוז די אָפּשאַצונג פון די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל אויף ומבאַמערקט דאַטן. 10. ** דאַטאַ וועראַפאַקיישאַן **: באַשטעטיקן אַז די דאַטן זענען אין געהעריק פֿאָרמאַט און גרייט פֿאַר אַנאַליסיס דורך די מאַשין לערנען אַלגערידאַם. קוק פֿאַר קיין רוען ינגקאַנסיסטענסיז אָדער ערראָרס וואָס קען זיין אָוווערלוקט אין די פריער סטעפּס.