Разбиране на предварителната обработка в машинното обучение: Изчерпателно ръководство

Предварителната обработка е стъпка в машинното обучение, която включва почистване и подготовка на данните преди обучение на модел. Той включва задачи като:

1. Обработка на липсващи стойности: Замяна или премахване на липсващи стойности в набора от данни.
2. Нормализация на данните: Мащабиране на числови характеристики до общ диапазон, за да се предотврати пристрастие към която и да е конкретна характеристика.
3. Избор на функция: Избор на подмножество от подходящи функции за използване в модела, вместо да се използват всички налични функции.
4. Трансформация на данни: Трансформиране на категориални характеристики в числени характеристики с помощта на техники като еднократно кодиране или кодиране на етикети.
5. Премахване на отклонения: Премахване на точки от данни, които са значително различни от останалите данни, което може да подобри производителността на модела.
6. Обработка на небалансирани набори от данни: Справяне с дисбаланс на класове в набора от данни, където един клас има значително по-голям брой екземпляри от останалите.
7. Обработка на шумни данни: Почистване на данните за премахване на шум и отклонения, които могат да повлияят на производителността на модела.
8. Инженеринг на функции: Създаване на нови функции от съществуващи за подобряване на производителността на модела.

Целта на предварителната обработка е да подготви данните, така че да са в подходящ формат за обучение на модел за машинно обучение и да намали риска от пристрастия или грешки в модел.