Înțelegerea preprocesării în învățarea automată: un ghid cuprinzător

Preprocesarea este un pas în învățarea automată care implică curățarea și pregătirea datelor înainte de formarea unui model. Include sarcini precum:

1. Gestionarea valorilor lipsă: înlocuirea sau eliminarea valorilor lipsă din setul de date.
2. Normalizarea datelor: scalarea caracteristicilor numerice la un interval comun pentru a preveni prejudecățile față de orice caracteristică anume.
3. Selectarea caracteristicilor: Selectarea unui subset de caracteristici relevante pentru a le utiliza în model, în loc să se utilizeze toate caracteristicile disponibile.
4. Transformarea datelor: Transformarea caracteristicilor categoriale în caracteristici numerice folosind tehnici precum codificarea one-hot sau codificarea etichetelor.
5. Eliminarea valorii aberante: eliminarea punctelor de date care sunt semnificativ diferite de restul datelor, ceea ce poate îmbunătăți performanța modelului.
6. Gestionarea seturilor de date dezechilibrate: tratarea dezechilibrului de clasă în setul de date, unde o clasă are un număr semnificativ mai mare de instanțe decât celelalte.
7. Manipularea datelor zgomotoase: curățarea datelor pentru a elimina zgomotul și valorile aberante care pot afecta performanța modelului.
8. Ingineria caracteristicilor: Crearea de noi caracteristici din cele existente pentru a îmbunătăți performanța modelului.

Scopul preprocesării este de a pregăti datele astfel încât să fie într-un format adecvat pentru antrenarea unui model de învățare automată și pentru a reduce riscul de părtinire sau erori în model.