Forbehandling er et afgørende trin i dataforberedelse og anvendes almindeligvis før modellering eller opbygning af maskinlæringsalgoritmer. Det involverer at transformere rådata til en form, der er egnet til analyse. Her er en forbedret og mere omfattende forklaring:
1. Datarensning :
Forbehandling begynder ofte med datarensning, hvor data inspiceres for at identificere og rette eventuelle fejl, uoverensstemmelser eller manglende værdier. Dette kan omfatte fjernelse af duplikerede datapunkter, håndtering af manglende værdier (f.eks. ved imputation eller sletning) og rettelse af dataindtastningsfejl.
2. Dataintegration :
Hvis flere datasæt eller datakilder er involveret, kombinerer dataintegration dem til et konsistent og sammenhængende format. Dette kan indebære sammenlægning af datasæt med fælles identifikatorer eller funktioner og løsning af eventuelle konflikter i datadefinitioner eller -formater.
3. Datatransformation :
Datatransformation involverer at ændre formatet eller strukturen af data for at gøre det mere egnet til analyse. Almindelige datatransformationer omfatter:
- Funktionsskalering :Transformering af numeriske træk til at have en ensartet skala eller rækkevidde, hvilket gør dem sammenlignelige og forhindrer ét træk i at dominere analysen.
- Normalisering :Transformering af numeriske funktioner til at have et gennemsnit på 0 og en standardafvigelse på 1, hvilket hjælper med at opnå bedre modelydelse og stabilitet.
- Logtransformation :Anvendelse af den logaritmiske funktion på numeriske funktioner for at reducere skævheder eller komprimere deres rækkevidde.
- One-Hot Encoding :Konvertering af kategoriske variable med flere kategorier til binære vektorer, hvor hver kolonne repræsenterer en kategori.
- Bindning :Gruppering af kontinuerlige funktioner i diskrete intervaller (bakker) for at reducere dimensionalitet og forbedre fortolkning.
4. Funktionsvalg :
Funktionsvalg har til formål at identificere og udvælge de mest relevante og informative funktioner, der bidrager til målvariablen. Dette hjælper med at reducere dimensionaliteten af dataene, forbedre modellens ydeevne og reducere beregningsomkostningerne. Teknikker som korrelationsanalyse, gensidig information og karakteristika kan bruges til at vælge funktioner.
5. Databalancering :
I tilfælde, hvor datasættet er ubalanceret (dvs. én klasse er væsentligt større end andre), kan databalanceringsteknikker anvendes til at løse dette. Oversampling (replikering af datapunkter fra minoritetsklassen) eller undersampling (fjernelse af datapunkter fra majoritetsklassen) er almindeligt anvendte balanceringsteknikker.
6. Overordnet påvisning og behandling :
Outliers, som er datapunkter, der er væsentligt forskellige fra resten, kan påvirke analyseresultaterne. Forbehandling kan involvere identifikation og håndtering af outliers ved at fjerne dem, begrænse deres værdier eller transformere dem for at reducere deres indflydelse.
Ved at udføre forbehandling forberedes dataene til at være mere nøjagtige, konsistente og egnede til efterfølgende analyse- og modelleringsopgaver. Korrekt forbehandling forbedrer den overordnede ydeevne og pålidelighed af maskinlæringsalgoritmer, hvilket fører til mere effektiv og meningsfuld indsigt.
