Modeli öyrətməzdən əvvəl məlumat dəstəyilə nə etmək lazımdır?

Məlumat dəstləri ilə modeli öyrətməzdən əvvəl, məlumatların əvvəlcədən işlənməsinin bir neçə vacib mərhələsini həyata keçirmək lazımdır:

1. Məlumatların təmizlənməsi — itkin, səhv və ya aşırı çıxıntılı dəyərlərin silinməsi və ya düzəldilməsi.
2. Normallaşdırma və ya standartlaşdırma — alqoritmlərin yaxınlaşmasını yaxşılaşdırmaq üçün sayısal xüsusiyyətləri ümumi ölçüyə gətirmək.
3. Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması — kateqoriyaları rəqəmsal formata çevirmək (one-hot encoding, label encoding).
4. Təlim və test dəstlərinə bölmə — modelin yeni məlumatlar üzərində keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün.
5. Sinif balanssızlığını idarə etmək — siniflər balanssızdırsa, oversampling, undersampling və ya xüsusi metriklər tətbiq oluna bilər.
6. Xüsusiyyətlərin seçimi — modelin effektivliyini artırmaq üçün əlaqəsiz və ya artıq xüsusiyyətləri silmək.

Bu mərhələlər modelin keyfiyyətini və sabitliyini artırmağa və artıq öyrənmənin qarşısını almağa kömək edir.