Makine Öğreniminde Ön İşlemeyi Anlamak: Kapsamlı Bir Kılavuz

Ön işleme, makine öğreniminde bir modeli eğitmeden önce verilerin temizlenmesini ve hazırlanmasını içeren bir adımdır. Aşağıdaki gibi görevleri içerir:

1. Eksik değerlerin ele alınması: Veri kümesindeki eksik değerlerin değiştirilmesi veya kaldırılması.
2. Veri normalleştirme: Herhangi bir özel özelliğe yönelik önyargıyı önlemek için sayısal özelliklerin ortak bir aralığa ölçeklendirilmesi.
3. Özellik seçimi: Mevcut tüm özellikleri kullanmak yerine, modelde kullanılacak ilgili özelliklerin bir alt kümesinin seçilmesi.
4. Veri dönüşümü: Tek-etkin kodlama veya etiket kodlama gibi teknikleri kullanarak kategorik özellikleri sayısal özelliklere dönüştürmek.
5. Aykırı değerlerin kaldırılması: Modelin performansını iyileştirebilecek şekilde, verilerin geri kalanından önemli ölçüde farklı olan veri noktalarının kaldırılması.
6. Dengesiz veri kümelerini ele alma: Bir sınıfın diğerlerinden önemli ölçüde daha fazla sayıda örneğe sahip olduğu veri kümesindeki sınıf dengesizliğiyle başa çıkma.
7. Gürültülü verileri işleme: Modelin performansını etkileyebilecek gürültüyü ve aykırı değerleri ortadan kaldırmak için verileri temizlemek.
8. Özellik mühendisliği: Modelin performansını artırmak için mevcut özelliklerden yeni özellikler oluşturma.

Ön işlemenin amacı, verileri bir makine öğrenimi modelinin eğitimi için uygun bir formatta olacak şekilde hazırlamak ve modeldeki önyargı veya hata riskini azaltmaktır. modeli.