Pochopení předběžného zpracování ve strojovém učení: Komplexní průvodce

Předzpracování je krok ve strojovém učení, který zahrnuje čištění a přípravu dat před trénováním modelu. Zahrnuje úkoly jako:

1. Zpracování chybějících hodnot: Nahrazení nebo odstranění chybějících hodnot v datové sadě.
2. Normalizace dat: Škálování číselných prvků na společný rozsah, aby se zabránilo zkreslení vůči jakékoli konkrétní funkci.
3. Výběr funkcí: Výběr podmnožiny relevantních funkcí pro použití v modelu namísto použití všech dostupných funkcí.
4. Transformace dat: Transformace kategorických prvků na numerické prvky pomocí technik, jako je jednorázové kódování nebo kódování štítků.
5. Odstranění odlehlých hodnot: Odstranění datových bodů, které se výrazně liší od zbytku dat, což může zlepšit výkon modelu.
6. Zacházení s nevyváženými datovými sadami: Řešení nerovnováhy tříd v datové sadě, kde jedna třída má výrazně větší počet instancí než ostatní.
7. Zpracování zašuměných dat: Čištění dat za účelem odstranění šumu a odlehlých hodnot, které mohou ovlivnit výkon modelu.
8. Inženýrství funkcí: Vytváření nových funkcí ze stávajících pro zlepšení výkonu modelu.

Cílem předběžného zpracování je připravit data tak, aby byla ve vhodném formátu pro trénování modelu strojového učení, a snížit riziko zkreslení nebo chyb v Modelka.