Forståelse af forbehandling i maskinlæring: En omfattende vejledning

Forbehandling er et trin i maskinl
ring, der involverer rensning og klargøring af data, før du tr
ner en model. Det omfatter opgaver som:

1. Håndtering af manglende v
rdier: Erstatning eller fjernelse af manglende v
rdier i datas
ttet.
2. Datanormalisering: Skalering af numeriske funktioner til et f
lles område for at forhindre sk
vhed i forhold til en bestemt funktion.
3. Funktionsvalg: Valg af en undergruppe af relevante funktioner til brug i modellen, i stedet for at bruge alle tilg
ngelige funktioner.
4. Datatransformation: Transformation af kategoriske tr
k til numeriske tr
k ved hj
lp af teknikker som one-hot encoding eller label-encoding.
5. Outlier fjernelse: Fjernelse af datapunkter, der er v
sentligt forskellige fra resten af dataene, hvilket kan forbedre modellens ydeevne.
6. Håndtering af ubalancerede datas
t: Håndtering af klasseubalance i datas
ttet, hvor den ene klasse har et v
sentligt større antal instanser end de andre.
7. Håndtering af støjende data: Rensning af data for at fjerne støj og afvigelser, der kan påvirke modellens ydeevne.
8. Feature engineering: Oprettelse af nye funktioner fra eksisterende for at forbedre modellens ydeevne.

Målet med forbehandling er at forberede dataene, så de er i et passende format til tr
ning af en machine learning-model, og at reducere risikoen for bias eller fejl i model.