Розуміння попередньої обробки в машинному навчанні: вичерпний посібник

Попередня обробка — це етап машинного навчання, який передбачає очищення та підготовку даних перед навчанням моделі. Він включає такі завдання, як:

1. Обробка відсутніх значень: заміна або видалення відсутніх значень у наборі даних.
2. Нормалізація даних: масштабування числових функцій до загального діапазону, щоб запобігти зміщенням щодо будь-якої конкретної функції.
3. Вибір функцій: вибір підмножини релевантних функцій для використання в моделі замість використання всіх доступних функцій.
4. Трансформація даних: перетворення категоріальних ознак у числові ознаки з використанням таких методів, як одноразове кодування або кодування міток.
5. Видалення викидів: видалення точок даних, які значно відрізняються від решти даних, що може покращити продуктивність моделі.
6. Обробка незбалансованих наборів даних: робота з дисбалансом класів у наборі даних, де один клас має значно більшу кількість екземплярів, ніж інші.
7. Обробка даних із шумом: очищення даних для видалення шуму та викидів, які можуть вплинути на продуктивність моделі.
8. Розробка функцій: створення нових функцій на основі наявних для покращення продуктивності моделі.

Мета попередньої обробки полягає в тому, щоб підготувати дані у відповідному форматі для навчання моделі машинного навчання та зменшити ризик упередженості або помилок у модель.