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Processus de préparation des données en éliminant les valeurs aberrantes, les doublons et les erreurs pour améliorer la qualité des données.
機械学習モデルの精度を向上させるためには、データセットのクレンジングが不可欠です。
Pour améliorer la précision du modèle d'apprentissage automatique, le nettoyage des données est indispensable.
Souvent utilisé dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données.
Des outils comme Pandas (Python) ou OpenRefine sont souvent utilisés pour le nettoyage des données.
Un bon nettoyage des données améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique.
Composé de 'データセット' (dataset) et 'クレンジング' (nettoyage), emprunté à l'anglais.
Terme technique couramment utilisé en science des données et en ingénierie logicielle.