Понимание предварительной обработки в машинном обучении: подробное руководство

Предварительная обработка — это этап машинного обучения, который включает очистку и подготовку данных перед обучением модели. Он включает в себя такие задачи, как:

1. Обработка отсутствующих значений: замена или удаление отсутствующих значений в наборе данных.
2. Нормализация данных: масштабирование числовых функций до общего диапазона для предотвращения смещения в сторону какой-либо конкретной функции.
3. Выбор функций: выбор подмножества соответствующих функций для использования в модели вместо использования всех доступных функций.
4. Преобразование данных: преобразование категориальных функций в числовые функции с использованием таких методов, как горячее кодирование или кодирование меток.
5. Удаление выбросов: удаление точек данных, которые значительно отличаются от остальных данных, что может улучшить производительность модели.
6. Обработка несбалансированных наборов данных: борьба с дисбалансом классов в наборе данных, когда один класс имеет значительно большее количество экземпляров, чем другие.
7. Обработка зашумленных данных: очистка данных для удаления шума и выбросов, которые могут повлиять на производительность модели.
8. Разработка функций: создание новых функций из существующих для улучшения производительности модели. Цель предварительной обработки — подготовить данные так, чтобы они были в подходящем формате для обучения модели машинного обучения, а также снизить риск предвзятости или ошибок в модели. модель.