1. Pulizia dei dati :
La preelaborazione spesso inizia con la pulizia dei dati, in cui i dati vengono ispezionati per identificare e correggere eventuali errori, incoerenze o valori mancanti. Ciò può includere la rimozione di punti dati duplicati, la gestione dei valori mancanti (ad esempio, mediante imputazione o cancellazione) e la correzione degli errori di immissione dei dati.
2. Integrazione dei dati :
Se sono coinvolti più set di dati o origini dati, l'integrazione dei dati li combina in un formato coerente e coeso. Ciò potrebbe comportare l’unione di set di dati con identificatori o caratteristiche comuni e la risoluzione di eventuali conflitti nelle definizioni o nei formati dei dati.
3. Trasformazione dei dati :
La trasformazione dei dati implica la modifica del formato o della struttura dei dati per renderli più adatti all'analisi. Le trasformazioni comuni dei dati includono:
- Ridimensionamento delle funzionalità :trasformare le caratteristiche numeriche per avere una scala o un intervallo coerente, rendendole comparabili e impedendo che una caratteristica domini l'analisi.
- Normalizzazione :Trasformare le caratteristiche numeriche in modo che abbiano una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1, il che aiuta a ottenere migliori prestazioni e stabilità del modello.
- Trasformazione del registro :Applicazione della funzione logaritmica alle caratteristiche numeriche per ridurre l'asimmetria o comprimerne l'intervallo.
- Codifica One-Hot :Conversione di variabili categoriali con più categorie in vettori binari, dove ciascuna colonna rappresenta una categoria.
- Binning :Raggruppamento di elementi continui in intervalli discreti (contenitori) per ridurre la dimensionalità e migliorare l'interpretabilità.
4. Selezione funzionalità :
La selezione delle caratteristiche mira a identificare e selezionare le caratteristiche più rilevanti e informative che contribuiscono alla variabile target. Ciò aiuta a ridurre la dimensionalità dei dati, a migliorare le prestazioni del modello e a ridurre i costi computazionali. Tecniche come l'analisi delle correlazioni, le informazioni reciproche e i punteggi di importanza delle caratteristiche possono essere utilizzate per la selezione delle caratteristiche.
5. Bilanciamento dei dati :
Nei casi in cui il set di dati è sbilanciato (vale a dire, una classe supera in modo significativo le altre), è possibile applicare tecniche di bilanciamento dei dati per risolvere questo problema. Il sovracampionamento (replica dei punti dati dalla classe minoritaria) o il sottocampionamento (rimozione dei punti dati dalla classe maggioritaria) sono tecniche di bilanciamento comunemente utilizzate.
6. Rilevamento e trattamento dei valori anomali :
I valori anomali, ovvero punti dati significativamente diversi dagli altri, possono influire sui risultati dell'analisi. La preelaborazione può comportare l'identificazione e la gestione dei valori anomali rimuovendoli, limitandone i valori o trasformandoli per ridurne l'influenza.
Eseguendo la preelaborazione, i dati vengono preparati per essere più accurati, coerenti e adatti per le successive attività di analisi e modellazione. Una corretta preelaborazione migliora le prestazioni complessive e l’affidabilità degli algoritmi di machine learning, portando a informazioni più efficaci e significative.
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