Какво да правите с набора от данни преди обучението на модела?

Преди да обучите модел с набор от данни, трябва да изпълните няколко важни стъпки за предварителна обработка на данните:

1. Почистване на данните — премахване или коригиране на липсващи, неправилни или извънредни стойности.
2. Нормализиране или стандартизиране — привеждане на числовите характеристики към обща скала за подобряване на сходимостта на алгоритмите.
3. Кодиране на категорийни характеристики — преобразуване на категориите във числов формат (one-hot encoding, label encoding).
4. Разделяне на обучителен и тестов набор — за да се оцени качеството на модела върху нови данни.
5. Обработка на дисбаланс на класовете — ако класовете не са балансирани, могат да се приложат методи за oversampling, undersampling или използване на специални метрики.
6. Избор на характеристики — премахване на нерелевантни или излишни характеристики за повишаване на ефективността на модела.

Тези стъпки помагат за подобряване на качеството и стабилността на модела, както и за предотвратяване на пренасищане.