Xüsusiyyətlərin əvvəlcədən emalı üsulları hansılardır və hansı problemlərlə üzləşirlər?

Xüsusiyyətlərin ilkin emalı əsasən aşağıdakı kimi olur:

• Ölçək və normallaşdırma: xüsusiyyətləri ümumi ölçüyə gətirmək (məsələn, Min-Max Scaling, Standartlaşdırma). Bu, məlumatların ölçüsünə həssas olan alqoritmlər üçün vacibdir (SVM, KNN).

• Əskik dəyərlərin idarə olunması: orta, median, moda və ya xüsusi dəyərlərlə doldurma; əskik məlumatlara malik sətir və ya sütunların silinməsi.

• Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması: one-hot encoding, etiket kodlaşdırma, hədəf kodlaşdırma.

• Çıxıntıların idarə olunması: ekstremal dəyərlərin silinməsi və ya transformasiyası.

• Yeni xüsusiyyətlərin yaradılması: mövcudların birləşdirilməsi, tarix/zamanın çıxarılması, mətnin işlənməsi.

Ən çox rast gəlinən problemlər:

• Məlumat itkisi: məlumatların silinməsi və ya aqressiv filtrasiya nəticəsində.

• Overfitting: düzgün olmayan kodlaşdırma və ya məlumat sızması nəticəsində xüsusiyyətlərin yaradılmasında.

• Ölçülərin uyğun olmaması: xüsusiyyətlərin ölçülərinin uyğun olmaması, bu da modellərin işini pisləşdirir.

• Əskik məlumatlarla çətinliklər, xüsusən də onlar təsadüfi deyilsə.

• Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılmasından sonra yüksək ölçülük (məsələn, çox kateqoriyalı one-hot encoding).

Effektiv ilkin emal məlumatların və modelin məqsədlərinin yaxşı başa düşülməsini və ciddi testləri tələb edir.