أثر تقنيات معالجة البيانات المسبقة وتقليل الأبعاد على دقة تعلم الآلة

تعتبر معالجة البيانات المسبقة المرحلة الأساسية في تعلم الآلة وتنقيب البيانات. تعتبر التقنيات المعروفة مثل التطبيع، والتجزئة، وتقليل الأبعاد تقنيات بارزة في معالجة البيانات المسبقة. تسعى هذه الورقة البحثية إلى دراسة آثار تقنيات Min-max، وZ-score، ومقاييس العشري، واللوغاريتم للأساس 2 على دقة مصنف J48 باستخدام مجموعة بيانات NSL-KDD. أُجريت تجارب باستخدام الطرق المذكورة أعلاه وتمت مقارنة نتائجها الفردية مع بعضها. تم اختبار تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتحليل التمييزي الخطي (LDA) لتقليل الأبعاد؛ علاوة على ذلك، تم محاولة دمج هجين بين PCA وLDA وأظهرت الأداء تحسينًا في دقة التصنيف مقارنة بالطرق الفردية.