Comprendere la preelaborazione nell'apprendimento automatico: una guida completa

La preelaborazione è una fase dell'apprendimento automatico che prevede la pulizia e la preparazione dei dati prima dell'addestramento di un modello. Include attività come:

1. Gestione dei valori mancanti: sostituzione o rimozione dei valori mancanti nel set di dati.
2. Normalizzazione dei dati: ridimensionamento delle caratteristiche numeriche in un intervallo comune per evitare distorsioni verso qualsiasi caratteristica particolare.
3. Selezione delle funzionalità: selezione di un sottoinsieme di funzionalità rilevanti da utilizzare nel modello, anziché utilizzare tutte le funzionalità disponibili.
4. Trasformazione dei dati: trasformazione di caratteristiche categoriche in caratteristiche numeriche utilizzando tecniche come la codifica one-hot o la codifica di etichette.
5. Rimozione dei valori anomali: rimozione di punti dati significativamente diversi dal resto dei dati, che può migliorare le prestazioni del modello.
6. Gestione di set di dati sbilanciati: gestione dello squilibrio di classi nel set di dati, in cui una classe ha un numero di istanze significativamente maggiore rispetto alle altre.
7. Gestione dei dati rumorosi: pulizia dei dati per rimuovere rumore e valori anomali che possono influenzare le prestazioni del modello.
8. Ingegneria delle funzionalità: creazione di nuove funzionalità da quelle esistenti per migliorare le prestazioni del modello.

L'obiettivo della preelaborazione è preparare i dati in modo che siano in un formato adatto per l'addestramento di un modello di apprendimento automatico e ridurre il rischio di distorsioni o errori nel modello.