Что делать с датасетом перед обучением модели?

Перед обучением модели с датасетом необходимо выполнить несколько важных шагов предобработки данных:

1. Очистка данных — удаление или исправление пропущенных, некорректных или выбивающихся значений.
2. Нормализация или стандартизация — приведение числовых признаков к единому масштабу для улучшения сходимости алгоритмов.
3. Кодирование категориальных признаков — преобразование категорий в числовой формат (one-hot encoding, label encoding).
4. Разделение на обучающую и тестовую выборки — чтобы оценить качество модели на новых данных.
5. Обработка дисбаланса классов — если классы неравномерны, можно применить методы oversampling, undersampling или использовать специальные метрики.
6. Отбор признаков — удаление нерелевантных или избыточных признаков для повышения эффективности модели.

Эти шаги помогают улучшить качество и стабильность модели, а также предотвратить переобучение.