Zrozumienie przetwarzania wstępnego w uczeniu maszynowym: kompleksowy przewodnik

Przetwarzanie wstępne to etap uczenia maszynowego, który obejmuje czyszczenie i przygotowanie danych przed szkoleniem modelu. Zawiera zadania takie jak:

1. Obsługa brakujących wartości: zastępowanie lub usuwanie brakujących wartości w zbiorze danych.
2. Normalizacja danych: skalowanie cech numerycznych do wspólnego zakresu, aby zapobiec stronniczości w kierunku jakiejkolwiek konkretnej cechy.
3. Wybór funkcji: Wybór podzbioru odpowiednich funkcji do wykorzystania w modelu, zamiast korzystania ze wszystkich dostępnych funkcji.
4. Transformacja danych: Przekształcanie cech kategorycznych w cechy numeryczne przy użyciu technik takich jak kodowanie typu „one-hot” lub kodowanie etykiet.
5. Usuwanie wartości odstających: usuwanie punktów danych, które znacznie różnią się od pozostałych danych, co może poprawić wydajność modelu.
6. Obsługa niezrównoważonych zbiorów danych: Radzenie sobie z niezrównoważeniem klas w zbiorze danych, gdzie jedna klasa ma znacznie większą liczbę instancji niż inne.
7. Obsługa zaszumionych danych: Czyszczenie danych w celu usunięcia szumu i wartości odstających, które mogą mieć wpływ na wydajność modelu.
8. Inżynieria cech: tworzenie nowych funkcji na podstawie istniejących w celu poprawy wydajności modelu.

Celem wstępnego przetwarzania jest przygotowanie danych w formacie odpowiednim do uczenia modelu uczenia maszynowego oraz zmniejszenie ryzyka stronniczości lub błędów w Model.