Förbearbetning är ett avgörande steg i dataförberedelse och används vanligtvis innan man modellerar eller bygger maskininlärningsalgoritmer. Det handlar om att omvandla rådata till en form som lämpar sig för analys. Här är en förbättrad och mer omfattande förklaring:
1. Datarensning :
Förbearbetning börjar ofta med datarensning, där data inspekteras för att identifiera och korrigera eventuella fel, inkonsekvenser eller saknade värden. Detta kan inkludera borttagning av dubbletter av datapunkter, hantering av saknade värden (t.ex. genom imputering eller radering) och korrigering av datainmatningsfel.
2. Dataintegrering :
Om flera datauppsättningar eller datakällor är inblandade, kombinerar dataintegration dem till ett konsekvent och sammanhängande format. Detta kan innebära att sammanfoga datamängder med vanliga identifierare eller funktioner och lösa eventuella konflikter i datadefinitioner eller format.
3. Datatransformation :
Datatransformation innebär att formatet eller strukturen för data ändras för att göra den mer lämpad för analys. Vanliga datatransformationer inkluderar:
- Funktionsskalning :Transformera numeriska egenskaper för att ha en konsekvent skala eller intervall, vilket gör dem jämförbara och förhindrar att en egenskap dominerar analysen.
- Normalisering :Omvandlar numeriska funktioner till ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1, vilket hjälper till att uppnå bättre modellprestanda och stabilitet.
- Loggtransformation :Tillämpning av den logaritmiska funktionen på numeriska egenskaper för att minska skevhet eller komprimera deras omfång.
- One-Hot Encoding :Konvertering av kategoriska variabler med flera kategorier till binära vektorer, där varje kolumn representerar en kategori.
- Binning :Gruppering av kontinuerliga funktioner i diskreta intervall (fack) för att minska dimensionalitet och förbättra tolkningsbarheten.
4. Funktionsval :
Funktionsval syftar till att identifiera och välja de mest relevanta och informativa funktionerna som bidrar till målvariabeln. Detta hjälper till att minska dimensionaliteten hos datan, förbättra modellens prestanda och minska beräkningskostnaderna. Tekniker som korrelationsanalys, ömsesidig information och funktionsviktspoäng kan användas för val av funktion.
5. Databalansering :
I de fall där datasetet är obalanserat (dvs en klass är betydligt fler än andra), kan databalanseringstekniker användas för att åtgärda detta. Översampling (replikering av datapunkter från minoritetsklassen) eller undersampling (ta bort datapunkter från majoritetsklassen) är vanliga balanseringstekniker.
6. Overlägsen upptäckt och behandling :
Outliers, som är datapunkter som skiljer sig väsentligt från resten, kan påverka analysresultaten. Förbearbetning kan innebära att identifiera och hantera extremvärden genom att ta bort dem, begränsa deras värden eller omvandla dem för att minska deras inflytande.
Genom att utföra förbearbetning förbereds data för att bli mer exakta, konsekventa och lämpliga för efterföljande analys- och modelleringsuppgifter. Korrekt förbearbetning förbättrar den övergripande prestandan och tillförlitligheten hos maskininlärningsalgoritmer, vilket leder till mer effektiva och meningsfulla insikter.
