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Dirty Data Processing for Machine Learning

Zhixin Qi, Hongzhi Wang, Zejiao Dong (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
In both the database and machine learning communities, data quality has become a serious issue which cannot be ignored. In this context, we refer to data with quality problems as “dirty data.” Clearly, for a given data mining or machine learning task, dirty data in both training and test datasets can affect the accuracy of results. Accordingly, this book analyzes the impacts of dirty data and explores effective methods for dirty data processing. Although existing data cleaning methods improve data quality dramatically, the cleaning costs are still high. If we knew how dirty data affected the accuracy of machine learning models, we could clean data selectively according to the accuracy requirements instead of cleaning all dirty data, which entails substantial costs. However, no book to date has studied the impacts of dirty data on machine learning models in terms of data quality. Filling precisely this gap, the book is intended for a broad audience ranging from researchers inthe database and machine learning communities to industry practitioners. Readers will find valuable takeaway suggestions on: model selection and data cleaning; incomplete data classification with view-based decision trees; density-based clustering for incomplete data; the feature selection method, which reduces the time costs and guarantees the accuracy of machine learning models; and cost-sensitive decision tree induction approaches under different scenarios. Further, the book opens many promising avenues for the further study of dirty data processing, such as data cleaning on demand, constructing a model to predict dirty-data impacts, and integrating data quality issues into other machine learning models. Readers will be introduced to state-of-the-art dirty data processing techniques, and the latest research advances, while also finding new inspirations in this field.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
30.11.2023
Sprache
Englisch
EAN
9789819976560
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Zhixin Qi, Hongzhi Wang, Zejiao Dong
Seitenanzahl
133
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Learning, Feature Selection, Dirty Data, Data Quality, Decision Tree
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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