Forbehandling er et avgjørende trinn i dataforberedelse og brukes ofte før modellering eller bygging av maskinlæringsalgoritmer. Det innebærer å transformere rådata til en form som er egnet for analyse. Her er en forbedret og mer omfattende forklaring:
1. Datarensning :
Forbehandling begynner ofte med datarensing, hvor data inspiseres for å identifisere og korrigere eventuelle feil, inkonsekvenser eller manglende verdier. Dette kan inkludere fjerning av dupliserte datapunkter, håndtering av manglende verdier (f.eks. ved imputasjon eller sletting) og korrigering av datainntastingsfeil.
2. Dataintegrering :
Hvis flere datasett eller datakilder er involvert, kombinerer dataintegrasjon dem til et konsistent og sammenhengende format. Dette kan innebære å slå sammen datasett med vanlige identifikatorer eller funksjoner og løse eventuelle konflikter i datadefinisjoner eller formater.
3. Datatransformasjon :
Datatransformasjon innebærer å endre formatet eller strukturen til data for å gjøre det mer egnet for analyse. Vanlige datatransformasjoner inkluderer:
- Funksjonsskalering :Transformere numeriske funksjoner for å ha en konsistent skala eller rekkevidde, noe som gjør dem sammenlignbare og forhindrer en funksjon fra å dominere analysen.
- Normalisering :Transformering av numeriske funksjoner til å ha et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1, noe som bidrar til å oppnå bedre modellytelse og stabilitet.
- Loggtransformasjon :Bruk av den logaritmiske funksjonen på numeriske funksjoner for å redusere skjevheter eller komprimere rekkevidden.
- One-Hot Encoding :Konvertering av kategoriske variabler med flere kategorier til binære vektorer, der hver kolonne representerer en kategori.
- Binning :Gruppering av kontinuerlige funksjoner i diskrete intervaller (binger) for å redusere dimensjonalitet og forbedre tolkningsmuligheter.
4. Funksjonsvalg :
Funksjonsvalg har som mål å identifisere og velge de mest relevante og informative funksjonene som bidrar til målvariabelen. Dette bidrar til å redusere dimensjonaliteten til dataene, forbedre modellytelsen og redusere beregningskostnadene. Teknikker som korrelasjonsanalyse, gjensidig informasjon og funksjonsviktighetspoeng kan brukes til funksjonsvalg.
5. Databalansering :
I tilfeller der datasettet er ubalansert (dvs. én klasse er betydelig flere enn andre), kan databalanseringsteknikker brukes for å løse dette. Oversampling (replikering av datapunkter fra minoritetsklassen) eller undersampling (fjerning av datapunkter fra majoritetsklassen) er vanlig brukte balanseteknikker.
6. Deteksjon og behandling av ytterliggere :
Outliers, som er datapunkter som er vesentlig forskjellige fra resten, kan påvirke analyseresultatene. Forbehandling kan innebære å identifisere og håndtere uteliggere ved å fjerne dem, begrense verdiene deres eller transformere dem for å redusere deres innflytelse.
Ved å utføre forbehandling forberedes dataene til å være mer nøyaktige, konsistente og egnet for påfølgende analyse- og modelleringsoppgaver. Riktig forbehandling forbedrer den generelle ytelsen og påliteligheten til maskinlæringsalgoritmer, noe som fører til mer effektiv og meningsfull innsikt.
