Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen verstehen: Ein umfassender Leitfaden

Die Vorverarbeitung ist ein Schritt beim maschinellen Lernen, bei dem die Daten bereinigt und vorbereitet werden, bevor ein Modell trainiert wird. Es umfasst Aufgaben wie:

1. Umgang mit fehlenden Werten: Ersetzen oder Entfernen fehlender Werte im Datensatz.
2. Datennormalisierung: Skalieren numerischer Merkmale auf einen gemeinsamen Bereich, um eine Verzerrung hin zu einem bestimmten Merkmal zu verhindern.
3. Feature-Auswahl: Auswahl einer Teilmenge relevanter Features zur Verwendung im Modell, anstatt alle verfügbaren Features zu verwenden.
4. Datentransformation: Umwandeln kategorialer Merkmale in numerische Merkmale mithilfe von Techniken wie One-Hot-Codierung oder Label-Codierung.
5. Ausrei+erentfernung: Entfernen von Datenpunkten, die sich deutlich vom Rest der Daten unterscheiden, was die Leistung des Modells verbessern kann.
6. Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen: Umgang mit Klassenungleichgewichten im Datensatz, wenn eine Klasse eine deutlich grö+ere Anzahl von Instanzen aufweist als die anderen.
7. Umgang mit verrauschten Daten: Bereinigen der Daten, um Rauschen und Ausrei+er zu entfernen, die die Leistung des Modells beeinträchtigen können.
8. Feature-Engineering: Erstellen neuer Features aus vorhandenen, um die Leistung des Modells zu verbessern.

Das Ziel der Vorverarbeitung besteht darin, die Daten so aufzubereiten, dass sie in einem geeigneten Format für das Training eines Modells für maschinelles Lernen vorliegen, und das Risiko von Verzerrungen oder Fehlern zu verringern Modell.