Jak pracovat s chybějícími hodnotami a kategorickými znaky v metodách podpůrných vektorů a neuronových sítích?

Při práci s metodami podpůrných vektorů (SVM) a neuronovými sítěmi je důležité správně zpracovat chybějící hodnoty a kategorické znaky:

• Chybějící hodnoty:

  • Obvykle se před tréninkem doplňují (imputují). U číselných znaků lze použít průměr, medián nebo složitější metody (například imputaci KNN).
  • V některých případech lze použít speciální indikátory chybějících hodnot.

• Kategorické znaky:

  • Metody SVM a neuronové sítě vyžadují číselné vstupy, proto jsou kategorické znaky kódovány.
  • Často se používá one-hot encoding — vytvářejí se binární znaky pro každou unikátní hodnotu.
  • Pro velké kategorie lze použít embeddingové reprezentace (zejména u neuronových sítí), které se trénují společně s modelem.

Příklad one-hot encodingu v Pythonu s pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Vyplnění chybějících hodnot
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Tímto je předzpracování dat klíčovým krokem pro úspěšné použití SVM a neuronových sítí.