Comprensión del preprocesamiento en el aprendizaje automático: una guía completa

El preprocesamiento es un paso del aprendizaje automático que implica limpiar y preparar los datos antes de entrenar un modelo. Incluye tareas tales como:

1. Manejo de valores faltantes: reemplazar o eliminar valores faltantes en el conjunto de datos.
2. Normalización de datos: escalar características numéricas a un rango común para evitar sesgos hacia cualquier característica en particular.
3. Selección de funciones: seleccionar un subconjunto de funciones relevantes para usar en el modelo, en lugar de utilizar todas las funciones disponibles.
4. Transformación de datos: transformación de características categóricas en características numéricas utilizando técnicas como la codificación one-hot o la codificación de etiquetas.5. Eliminación de valores atípicos: eliminación de puntos de datos que son significativamente diferentes del resto de los datos, lo que puede mejorar el rendimiento del modelo.6. Manejo de conjuntos de datos desequilibrados: lidiar con el desequilibrio de clases en el conjunto de datos, donde una clase tiene una cantidad significativamente mayor de instancias que las demás.
7. Manejo de datos ruidosos: limpieza de los datos para eliminar el ruido y los valores atípicos que pueden afectar el rendimiento del modelo.
8. Ingeniería de funciones: creación de nuevas funciones a partir de las existentes para mejorar el rendimiento del modelo. El objetivo del preprocesamiento es preparar los datos para que estén en un formato adecuado para entrenar un modelo de aprendizaje automático y reducir el riesgo de sesgos o errores en el modelo.