Compreendendo o pré-processamento em aprendizado de máquina: um guia abrangente

O pré-processamento é uma etapa do aprendizado de máquina que envolve limpar e preparar os dados antes de treinar um modelo. Inclui tarefas como:

1. Tratamento de valores ausentes: Substituindo ou removendo valores ausentes no conjunto de dados.
2. Normalização de dados: Dimensionamento de recursos numéricos para um intervalo comum para evitar tendências em relação a qualquer recurso específico.
3. Seleção de recursos: Selecionar um subconjunto de recursos relevantes para usar no modelo, em vez de usar todos os recursos disponíveis.
4. Transformação de dados: Transformar recursos categóricos em recursos numéricos usando técnicas como codificação one-hot ou codificação de rótulo.
5. Remoção de valores discrepantes: remoção de pontos de dados que são significativamente diferentes do restante dos dados, o que pode melhorar o desempenho do modelo.
6. Tratamento de conjuntos de dados desequilibrados: Lidar com desequilíbrio de classe no conjunto de dados, onde uma classe tem um número significativamente maior de instâncias do que as outras.
7. Tratamento de dados com ruído: Limpeza dos dados para remover ruídos e valores discrepantes que podem afetar o desempenho do modelo.
8. Engenharia de recursos: criação de novos recursos a partir dos existentes para melhorar o desempenho do modelo.

O objetivo do pré-processamento é preparar os dados para que estejam em um formato adequado para treinar um modelo de aprendizado de máquina e reduzir o risco de vieses ou erros no modelo.