Förstå förbearbetning i maskininlärning: En omfattande guide

Förbearbetning är ett steg i maskininlärning som innebär att man rengör och förbereder data innan man tränar en modell. Den innehåller uppgifter som:

1. Hantera saknade värden: Ersätta eller ta bort saknade värden i datasetet.
2. Datanormalisering: Skala numeriska egenskaper till ett gemensamt intervall för att förhindra partiskhet mot en viss funktion.
3. Funktionsval: Väljer en delmängd av relevanta funktioner att använda i modellen, istället för att använda alla tillgängliga funktioner.
4. Datatransformation: Omvandling av kategoriska särdrag till numeriska särdrag med hjälp av tekniker som one-hot-kodning eller etikettkodning.
5. Outlier-borttagning: Ta bort datapunkter som skiljer sig väsentligt från resten av data, vilket kan förbättra modellens prestanda.
6. Hantering av obalanserade datamängder: Hanterar klassobalans i datasetet, där en klass har ett betydligt större antal instanser än de andra.
7. Hantera bullriga data: Rengöring av data för att ta bort brus och extremvärden som kan påverka modellens prestanda.
8. Funktionsteknik: Skapa nya funktioner från befintliga för att förbättra modellens prestanda.

Målet med förbearbetning är att förbereda data så att den är i ett lämpligt format för att träna en maskininlärningsmodell och att minska risken för bias eller fel i modell.