Forstå forbehandling i maskinlæring: En omfattende veiledning

Forbehandling er et trinn i maskinl
ring som inneb
rer rengjøring og klargjøring av data før oppl
ring av en modell. Det inkluderer oppgaver som:

1. Håndtering av manglende verdier: Erstatte eller fjerne manglende verdier i datasettet.
2. Datanormalisering: Skalering av numeriske funksjoner til et felles område for å forhindre skjevhet mot en bestemt funksjon.
3. Funksjonsvalg: Velge et undersett av relevante funksjoner som skal brukes i modellen, i stedet for å bruke alle tilgjengelige funksjoner.
4. Datatransformasjon: Transformering av kategoriske trekk til numeriske trekk ved hjelp av teknikker som one-hot encoding eller label-encoding.
5. Outlier fjerning: Fjerning av datapunkter som er vesentlig forskjellige fra resten av dataene, noe som kan forbedre modellens ytelse.
6. Håndtering av ubalanserte datasett: Håndtering av klasseubalanse i datasettet, der en klasse har et betydelig større antall instanser enn de andre.
7. Håndtering av støyende data: Rensing av data for å fjerne støy og avvik som kan påvirke modellens ytelse.
8. Funksjonsteknikk: Lage nye funksjoner fra eksisterende for å forbedre modellens ytelse.

Målet med forbehandling er å forberede dataene slik at de er i et passende format for oppl
ring av en maskinl
ringsmodell, og for å redusere risikoen for skjevheter eller feil i modell.