Az előfeldolgozás megértése a gépi tanulásban: Átfogó útmutató

Az előfeldolgozás a gépi tanulás egyik lépése, amely magában foglalja az adatok tisztítását és előkészítését a modell betanítása előtt. Olyan feladatokat tartalmaz, mint:

1. Hiányzó értékek kezelése: Hiányzó értékek pótlása vagy eltávolítása az adatkészletben.
2. Adatnormalizálás: A numerikus jellemzők skálázása egy közös tartományba, hogy megakadályozzuk az egyes jellemzők irányába történő torzítást.
3. Funkciók kiválasztása: A modellben használandó releváns jellemzők egy részhalmazának kiválasztása az összes elérhető szolgáltatás használata helyett.
4. Adattranszformáció: Kategorikus jellemzők numerikus jellemzőkké alakítása olyan technikák segítségével, mint a one-hot kódolás vagy a címkekódolás.
5. Outlier eltávolítása: A többi adattól jelentősen eltérő adatpontok eltávolítása, ami javíthatja a modell teljesítményét.
6. Kiegyensúlyozatlan adathalmazok kezelése: Osztályegyensúlytalanság kezelése az adatkészletben, ahol az egyik osztálynak lényegesen több példánya van, mint a többinek.
7. Zajos adatok kezelése: Az adatok megtisztítása a zaj és a modell teljesítményét befolyásoló kiugró értékek eltávolítása érdekében.
8. Funkciótervezés: Új funkciók létrehozása a meglévőkből a modell teljesítményének javítása érdekében.

Az előfeldolgozás célja az adatok előkészítése úgy, hogy azok megfelelő formátumban legyenek a gépi tanulási modell betanításához, és csökkentse a torzítás vagy a hibák kockázatát a modellben. modell.