मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग को समझना: एक व्यापक गाइड

प्रीप्रोसेसिंग मशीन लर्निंग का एक चरण है जिसमें किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले डेटा को साफ करना और तैयार करना शामिल है। इसमें ऐसे कार्य शामिल हैं:

1. लुप्त मानों को संभालना: डेटासेट में लुप्त मानों को बदलना या हटाना।
2। डेटा सामान्यीकरण: किसी विशेष सुविधा के प्रति पूर्वाग्रह को रोकने के लिए संख्यात्मक विशेषताओं को एक सामान्य श्रेणी में स्केल करना।
3. फ़ीचर चयन: सभी उपलब्ध सुविधाओं का उपयोग करने के बजाय, मॉडल में उपयोग करने के लिए प्रासंगिक सुविधाओं का एक सबसेट चुनना।
4. डेटा परिवर्तन: वन-हॉट एन्कोडिंग या लेबल एन्कोडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके श्रेणीबद्ध विशेषताओं को संख्यात्मक सुविधाओं में बदलना।
5। बाहरी निष्कासन: उन डेटा बिंदुओं को हटाना जो बाकी डेटा से काफी भिन्न हैं, जो मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।
6. असंतुलित डेटासेट को संभालना: डेटासेट में वर्ग असंतुलन से निपटना, जहां एक वर्ग में अन्य की तुलना में काफी बड़ी संख्या में उदाहरण होते हैं।
7। शोर वाले डेटा को संभालना: शोर और आउटलेर्स को हटाने के लिए डेटा को साफ करना जो मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।
8। फ़ीचर इंजीनियरिंग: मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए मौजूदा सुविधाओं से नई सुविधाएँ बनाना। प्रीप्रोसेसिंग का लक्ष्य डेटा तैयार करना है ताकि यह मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयुक्त प्रारूप में हो, और पूर्वाग्रह या त्रुटियों के जोखिम को कम किया जा सके। नमूना।