การทำความเข้าใจการประมวลผลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง: คู่มือฉบับสมบูรณ์
การประมวลผลล่วงหน้าเป็นขั้นตอนหนึ่งในการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและการเตรียมข้อมูลก่อนการฝึกโมเดล ประกอบด้วยงานต่างๆ เช่น:
1 การจัดการค่าที่หายไป: การแทนที่หรือการลบค่าที่หายไปในชุดข้อมูล
2 การทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน: การปรับขนาดคุณลักษณะตัวเลขให้อยู่ในช่วงทั่วไปเพื่อป้องกันอคติต่อคุณลักษณะเฉพาะใดๆ
3 การเลือกคุณสมบัติ: การเลือกชุดย่อยของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเพื่อใช้ในโมเดล แทนที่จะใช้คุณสมบัติที่มีอยู่ทั้งหมด
4 การแปลงข้อมูล: การแปลงคุณลักษณะเชิงหมวดหมู่ให้เป็นคุณลักษณะเชิงตัวเลขโดยใช้เทคนิค เช่น การเข้ารหัสแบบร้อนแรงเดียวหรือการเข้ารหัสฉลาก การลบค่าผิดปกติ: การลบจุดข้อมูลที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากข้อมูลที่เหลือ ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองได้
6 การจัดการชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล: การจัดการกับความไม่สมดุลของคลาสในชุดข้อมูล โดยที่คลาสหนึ่งมีจำนวนอินสแตนซ์มากกว่าคลาสอื่นๆ อย่างมาก การจัดการข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน: การทำความสะอาดข้อมูลเพื่อขจัดสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง
8 วิศวกรรมคุณลักษณะ: การสร้างคุณสมบัติใหม่จากคุณสมบัติที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล เป้าหมายของการประมวลผลล่วงหน้าคือการเตรียมข้อมูลเพื่อให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และเพื่อลดความเสี่ยงของอคติหรือข้อผิดพลาดใน แบบอย่าง.
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
