Tìm hiểu về tiền xử lý trong Machine Learning: Hướng dẫn toàn diện

Tiền xử lý là một bước trong học máy bao gồm việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu trước khi đào tạo mô hình. Nó bao gồm các nhiệm vụ như:

1. Xử lý các giá trị bị thiếu: Thay thế hoặc xóa các giá trị bị thiếu trong tập dữ liệu.
2. Chuẩn hóa dữ liệu: Chia tỷ lệ các tính năng số thành một phạm vi chung để ngăn chặn sự thiên vị đối với bất kỳ tính năng cụ thể nào.
3. Lựa chọn tính năng: Chọn một tập hợp con các tính năng có liên quan để sử dụng trong mô hình, thay vì sử dụng tất cả các tính năng có sẵn.
4. Chuyển đổi dữ liệu: Chuyển đổi các đặc điểm phân loại thành các đặc điểm số bằng cách sử dụng các kỹ thuật như mã hóa một nóng hoặc mã hóa nhãn.
5. Loại bỏ ngoại lệ: Loại bỏ các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần còn lại của dữ liệu, điều này có thể cải thiện hiệu suất của mô hình.
6. Xử lý các tập dữ liệu mất cân bằng: Xử lý sự mất cân bằng lớp trong tập dữ liệu, trong đó một lớp có số lượng phiên bản lớn hơn đáng kể so với các lớp khác.
7. Xử lý dữ liệu nhiễu: Làm sạch dữ liệu để loại bỏ nhiễu và các giá trị ngoại lệ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.
8. Kỹ thuật tính năng: Tạo các tính năng mới từ các tính năng hiện có để cải thiện hiệu suất của mô hình.

Mục tiêu của quá trình tiền xử lý là chuẩn bị dữ liệu sao cho dữ liệu ở định dạng phù hợp để đào tạo mô hình học máy và giảm nguy cơ sai lệch hoặc sai sót trong người mẫu.