Čo je predbežné spracovanie?

Predspracovanie je kľúčovým krokom pri príprave údajov a bežne sa používa pred modelovaním alebo vytváraním algoritmov strojového učenia. Zahŕňa transformáciu nespracovaných údajov do formy, ktorá je vhodná na analýzu. Tu je vylepšené a komplexnejšie vysvetlenie:

1. Čistenie údajov :

Predspracovanie často začína čistením údajov, pri ktorom sa údaje kontrolujú, aby sa identifikovali a opravili všetky chyby, nezrovnalosti alebo chýbajúce hodnoty. To môže zahŕňať odstránenie duplicitných údajových bodov, spracovanie chýbajúcich hodnôt (napr. imputáciou alebo vymazaním) a opravu chýb pri zadávaní údajov.

2. Integrácia údajov :

Ak sú zahrnuté viaceré súbory údajov alebo zdroje údajov, integrácia údajov ich skombinuje do konzistentného a súdržného formátu. Môže to znamenať zlúčenie súborov údajov so spoločnými identifikátormi alebo funkciami a vyriešenie akýchkoľvek konfliktov v definíciách alebo formátoch údajov.

3. Transformácia údajov :

Transformácia údajov zahŕňa úpravu formátu alebo štruktúry údajov, aby boli vhodnejšie na analýzu. Bežné transformácie údajov zahŕňajú:

- Prispôsobenie funkcií :Transformácia numerických prvkov tak, aby mali konzistentnú mierku alebo rozsah, čím sa stanú porovnateľnými a zabráni sa tomu, aby v analýze dominoval jeden prvok.

- Normalizácia :Transformácia numerických prvkov tak, aby mali priemer 0 a štandardnú odchýlku 1, čo pomáha pri dosahovaní lepšieho výkonu a stability modelu.

- Transformácia denníka :Použitie logaritmickej funkcie na číselné prvky na zníženie zošikmenia alebo stlačenie ich rozsahu.

- One-Hot Encoding :Konverzia kategorických premenných s viacerými kategóriami na binárne vektory, kde každý stĺpec predstavuje kategóriu.

- Binovanie :Zoskupenie súvislých prvkov do diskrétnych intervalov (zásobníkov) na zníženie rozmerov a zlepšenie interpretovateľnosti.

4. Výber funkcií :

Cieľom výberu vlastností je identifikovať a vybrať najrelevantnejšie a najinformatívnejšie vlastnosti, ktoré prispievajú k cieľovej premennej. To pomáha znižovať rozmernosť údajov, zlepšovať výkon modelu a znižovať výpočtové náklady. Techniky ako korelačná analýza, vzájomné informácie a skóre dôležitosti funkcie sa môžu použiť na výber funkcií.

5. Vyváženie údajov :

V prípadoch, keď je súbor údajov nevyvážený (t. j. jedna trieda výrazne prevyšuje ostatné), možno na riešenie tohto problému použiť techniky vyvažovania údajov. Oversampling (replikovanie údajových bodov z menšinovej triedy) alebo podvzorkovanie (odstránenie údajových bodov z väčšinovej triedy) sú bežne používané techniky vyrovnávania.

6. Detekcia a liečba odľahlých oblastí :

Odľahlé hodnoty, čo sú dátové body výrazne odlišné od ostatných, môžu ovplyvniť výsledky analýzy. Predspracovanie môže zahŕňať identifikáciu a riešenie odľahlých hodnôt ich odstránením, obmedzením ich hodnôt alebo ich transformáciou, aby sa znížil ich vplyv.

Vykonaním predbežného spracovania sú údaje pripravené tak, aby boli presnejšie, konzistentnejšie a vhodné pre následné analýzy a modelovacie úlohy. Správne predbežné spracovanie zvyšuje celkový výkon a spoľahlivosť algoritmov strojového učenia, čo vedie k efektívnejším a zmysluplnejším prehľadom.

• Predchádzajúca strana: Čo sú riadiace slová v mikroprocesore? 
• Ďalšia strana: Ako extrahujete slovo z bunky, ktorá obsahuje vetu a Môžem vo vzorci použiť viacero stredných funkcií?