data preprocessing

[ˈdeɪtə ˌpriːˈprɑːsɛsɪŋ] データ プリプロセシング

1. 生データを分析や機械学習モデルの訓練に適した形式に変換するプロセス。

データ前処理とは、収集された生のデータがそのままでは分析や機械学習モデルに利用できない場合に、それを適切な形に加工・整理する一連の作業を指します。これには、欠損値の処理、データの正規化、特徴量の選択、外れ値の除去などが含まれ、データの品質を高め、モデルの性能を向上させるために不可欠な工程です。

Data preprocessing is a crucial step in machine learning. (データ前処理は機械学習における重要なステップです。)

• Data preprocessing: データ分析やモデル学習のために生データを準備する工程を指します。
• is: 「～である」という状態を表します。
• a crucial step: 「非常に重要な段階」という意味です。
• in machine learning: 「機械学習において」という意味です。

We need to perform data preprocessing before training the model. (モデルを訓練する前にデータ前処理を行う必要があります。)

• We: 「私たち」という複数の人を指します。
• need to perform: 「～を行う必要がある」という意味です。
• data preprocessing: データ分析やモデル学習のために生データを準備する工程を指します。
• before training the model: 「モデルを訓練する前に」という意味です。

Missing values are often handled during data preprocessing. (欠損値はデータ前処理の段階でしばしば処理されます。)

• Missing values: 「欠損している値」を意味します。
• are often handled: 「しばしば処理される」という受け身の形です。
• during: 「～の間ずっと」という意味です。
• data preprocessing: データ分析やモデル学習のために生データを準備する工程を指します。

The quality of data preprocessing directly impacts model performance. (データ前処理の品質はモデルの性能に直接影響を与えます。)

• The quality: 「品質」を指します。
• of data preprocessing: データ分析やモデル学習のために生データを準備する工程の、という意味です。
• directly impacts: 「直接影響を与える」という意味です。
• model performance: 「モデルの性能」を指します。

Techniques like normalization and standardization are part of data preprocessing. (正規化や標準化のような技術はデータ前処理の一部です。)

• Techniques like: 「～のような技術」という意味です。
• normalization and standardization: 「正規化と標準化」という特定のデータ処理技術を指します。
• are part of: 「～の一部である」という意味です。
• data preprocessing: データ分析やモデル学習のために生データを準備する工程を指します。

関連

• data cleaning
• data transformation
• feature engineering
• data normalization
• data integration
• data reduction