preprocessing是什麼意思，preprocessing的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

n. 預處理；預加工

A novel image preprocessing scheme was proposed.

提出了一種新穎的圖像預處理方案。

It provides a pipeline framework for preprocessing and validation of documents.

為預處理和驗證文檔提供了管道框架(pipeline framework)。

These files might require preprocessing to put them into an appropriate format.

這些文件可能需要進行預處理，以便将它們轉換為適當的格式。

Signing messages always involves preprocessing to convert the XML into a canonical form.

簽名消息總是包含預處理，将XML轉換成标準格式。

SAX does very little preprocessing, so the programmer has to manage many low-level aspects.

SAX 幾乎不做預處理，因而，程式員不得不管理很多低級别問題。

data preprocessing

數據預處理；資料預處理

image preprocessing

圖像預處理

n.|preliminary treatment/pre-treatment;預處理；預加工

預處理（Preprocessing）指在正式處理或分析數據前進行的初步加工步驟，旨在提升數據質量、優化後續處理效率與結果準确性。該術語廣泛應用于計算機科學、數據分析和機器學習領域，其核心目标是将原始數據轉化為更適用于特定任務的格式。以下是關鍵要點：

數據清洗
消除噪聲、異常值或缺失值。例如，在機器學習中，填充缺失值或平滑離群點可避免模型偏差。根據Scikit-learn官方文檔，标準化缺失值處理是預處理的基礎環節。
特征工程
通過特征縮放（如标準化、歸一化）或特征變換（如主成分分析/PCA）優化數據結構。TensorFlow指南指出，歸一化輸入特征可加速神經網絡收斂并提升精度。
數據轉換
将非結構化數據（如文本、圖像）轉換為結構化數值表示。自然語言處理中，分詞（Tokenization）和詞嵌入（Word Embedding）屬于典型預處理步驟。

未經預處理的數據可能導緻：

算法性能下降（如梯度下降振蕩）；
結果解釋性差（特征量綱不一緻）；
資源浪費（冗餘數據增加計算開銷）。
研究顯示，系統化預處理可提升預測模型準确率15%-30%（《Pattern Recognition and Machine Learning》）。

權威參考來源：

Bishop, C.M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

“Preprocessing”是一個複合詞，由前綴pre-（表示“在…之前”）和processing（處理）組成，通常譯為“預處理”。它指在正式處理或分析數據、信息、材料之前進行的準備性操作，目的是優化後續步驟的效率或準确性。

核心含義
預處理是将原始數據轉化為更適合後續操作的格式或結構的過程，常見于以下領域：
- 計算機科學：編程中預處理器（如C語言的#include）在編譯前展開代碼；圖像處理中的降噪、尺寸調整。
- 數據分析：清洗缺失值、标準化數據、特征提取（如将文本轉為詞向量）。
- 機器學習：劃分訓練集/測試集、歸一化數值範圍、處理類别變量（如獨熱編碼）。
應用示例
- 自然語言處理（NLP）：對文本進行分詞、去除停用詞、詞幹提取（例：将“running”轉為“run”）。
- 信號處理：濾波去除噪聲，增強有用信號。
- 制造業：原材料在加工前的清潔或切割。
重要性
預處理直接影響最終結果的質量。例如，未歸一化的數據可能導緻機器學習模型收斂緩慢；未清洗的數據可能包含誤導性信息。

“The preprocessing stage in machine learning often takes more time than model training itself.”
（機器學習的預處理階段常比模型訓練本身耗時更長。）