機械学習の前処理を理解する: 包括的なガイド

前処理は機械学習のステップであり、モデルをトレーニングする前にデータをクリーニングして準備することが含まれます。これには、

1 のようなタスクが含まれます。欠損値の処理: データセット内の欠損値を置換または削除します。
2。データ正規化: 数値特徴を共通の範囲に調整して、特定の特徴への偏りを防ぎます。3. 特徴の選択: 利用可能なすべての特徴を使用するのではなく、モデルで使用する関連する特徴のサブセットを選択します。4. データ変換: ワンホットエンコーディングやラベルエンコーディングなどの手法を使用して、カテゴリ特徴を数値特徴に変換します。外れ値の削除: 残りのデータと大きく異なるデータポイントを削除します。これにより、モデルのパフォーマンスが向上します。
6。不均衡なデータセットの処理: あるクラスのインスタンス数が他のクラスよりも大幅に多い、データセット内のクラスの不均衡に対処します。
7。ノイズの多いデータの処理: データをクリーニングして、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるノイズや異常値を除去します。
8. 特徴エンジニアリング: 既存の特徴から新しい特徴を作成して、モデルのパフォーマンスを向上させます。前処理の目的は、機械学習モデルのトレーニングに適した形式になるようにデータを準備し、データのバイアスやエラーのリスクを軽減することです。モデル。