1. Gegevensopschoning :

Voorverwerking begint vaak met het opschonen van gegevens, waarbij gegevens worden geïnspecteerd om eventuele fouten, inconsistenties of ontbrekende waarden te identificeren en te corrigeren. Dit kan het verwijderen van dubbele gegevenspunten omvatten, het verwerken van ontbrekende waarden (bijvoorbeeld door imputatie of verwijdering) en het corrigeren van fouten bij het invoeren van gegevens.

2. Gegevensintegratie :

Als er meerdere datasets of databronnen bij betrokken zijn, combineert data-integratie deze tot een consistent en samenhangend formaat. Dit kan het samenvoegen van datasets met gemeenschappelijke identificatiegegevens of kenmerken inhouden en het oplossen van eventuele conflicten in datadefinities of formaten.

3. Gegevenstransformatie :

Gegevenstransformatie omvat het wijzigen van het formaat of de structuur van gegevens om deze geschikter te maken voor analyse. Veel voorkomende datatransformaties zijn onder meer:

- Functieschaling :Numerieke kenmerken transformeren zodat ze een consistente schaal of bereik hebben, ze vergelijkbaar maken en voorkomen dat één kenmerk de analyse domineert.

- Normalisatie :Numerieke kenmerken transformeren zodat ze een gemiddelde van 0 en een standaardafwijking van 1 hebben, wat helpt bij het bereiken van betere modelprestaties en stabiliteit.

- Logboektransformatie :de logaritmische functie toepassen op numerieke objecten om de scheefheid te verminderen of hun bereik te comprimeren.

- One-Hot-codering :Categorische variabelen met meerdere categorieën omzetten in binaire vectoren, waarbij elke kolom een ​​categorie vertegenwoordigt.

- Binnen :Het groeperen van continue kenmerken in discrete intervallen (bins) om de dimensionaliteit te verminderen en de interpreteerbaarheid te verbeteren.

4. Functieselectie :

Functieselectie heeft tot doel de meest relevante en informatieve kenmerken te identificeren en te selecteren die bijdragen aan de doelvariabele. Dit helpt de dimensionaliteit van de gegevens te verminderen, de modelprestaties te verbeteren en de rekenkosten te verlagen. Technieken zoals correlatieanalyse, wederzijdse informatie en scores voor de belangrijkheid van kenmerken kunnen worden gebruikt voor de selectie van kenmerken.

5. Gegevensbalans :

In gevallen waarin de dataset onevenwichtig is (dat wil zeggen dat de ene klasse aanzienlijk groter is dan de andere), kunnen databalanceringstechnieken worden toegepast om dit aan te pakken. Oversampling (het repliceren van datapunten uit de minderheidsklasse) of ondersampling (het verwijderen van datapunten uit de meerderheidsklasse) zijn veelgebruikte balanceringstechnieken.

6. Detectie en behandeling van uitschieters :

Uitschieters, dit zijn datapunten die aanzienlijk verschillen van de rest, kunnen van invloed zijn op de analyseresultaten. Voorverwerking kan het identificeren en verwerken van uitschieters inhouden door ze te verwijderen, hun waarden te beperken of ze te transformeren om hun invloed te verminderen.

Door voorbewerking uit te voeren, worden de gegevens voorbereid om nauwkeuriger, consistenter en geschikter te zijn voor daaropvolgende analyse- en modelleringstaken. Een goede voorverwerking verbetert de algehele prestaties en betrouwbaarheid van machine learning-algoritmen, wat leidt tot effectievere en betekenisvollere inzichten.