Voorverwerking in machine learning begrijpen: een uitgebreide gids

Voorverwerking is een stap in machine learning waarbij de gegevens worden opgeschoond en voorbereid voordat een model wordt getraind. Het omvat taken zoals:

1. Omgaan met ontbrekende waarden: ontbrekende waarden in de dataset vervangen of verwijderen.
2. Gegevensnormalisatie: het schalen van numerieke kenmerken naar een gemeenschappelijk bereik om vertekening naar een bepaald kenmerk te voorkomen.
3. Functieselectie: het selecteren van een subset van relevante kenmerken om in het model te gebruiken, in plaats van alle beschikbare kenmerken te gebruiken. 4. Gegevenstransformatie: het transformeren van categorische kenmerken in numerieke kenmerken met behulp van technieken zoals one-hot-codering of labelcodering.
5. Verwijdering van uitschieters: het verwijderen van gegevenspunten die aanzienlijk verschillen van de rest van de gegevens, waardoor de prestaties van het model kunnen worden verbeterd. Omgaan met onevenwichtige datasets: Omgaan met klasse-onevenwichtigheid in de dataset, waarbij één klasse een aanzienlijk groter aantal instanties heeft dan de andere.
7. Omgaan met gegevens met ruis: het opschonen van de gegevens om ruis en uitschieters te verwijderen die de prestaties van het model kunnen beïnvloeden.
8. Feature engineering: het creëren van nieuwe functies op basis van bestaande functies om de prestaties van het model te verbeteren. Het doel van voorverwerking is om de gegevens zo voor te bereiden dat deze in een geschikt formaat zijn voor het trainen van een machine learning-model, en om het risico op vertekeningen of fouten in de gegevens te verminderen. model.