Memahami Prapemprosesan dalam Pembelajaran Mesin: Panduan Komprehensif

Prapemprosesan ialah satu langkah dalam pembelajaran mesin yang melibatkan pembersihan dan penyediaan data sebelum melatih model. Ia termasuk tugasan seperti:

1. Mengendalikan nilai yang tiada: Menggantikan atau mengalih keluar nilai yang tiada dalam set data.
2. Normalisasi data: Menskalakan ciri berangka kepada julat biasa untuk mengelakkan berat sebelah terhadap mana-mana ciri tertentu.
3. Pemilihan ciri: Memilih subset ciri yang berkaitan untuk digunakan dalam model, dan bukannya menggunakan semua ciri yang tersedia.
4. Transformasi data: Mengubah ciri kategori kepada ciri berangka menggunakan teknik seperti pengekodan satu panas atau pengekodan label.
5. Penyingkiran outlier: Mengalih keluar titik data yang jauh berbeza daripada data yang lain, yang boleh meningkatkan prestasi model.
6. Mengendalikan set data tidak seimbang: Menangani ketidakseimbangan kelas dalam set data, di mana satu kelas mempunyai bilangan kejadian yang jauh lebih besar daripada yang lain.
7. Mengendalikan data bising: Membersihkan data untuk membuang hingar dan outlier yang boleh menjejaskan prestasi model.
8. Kejuruteraan ciri: Mencipta ciri baharu daripada yang sedia ada untuk meningkatkan prestasi model.

Matlamat prapemprosesan adalah untuk menyediakan data supaya ia berada dalam format yang sesuai untuk melatih model pembelajaran mesin, dan untuk mengurangkan risiko bias atau ralat dalam model.