Welche Methoden der Merkmalsvorverarbeitung werden verwendet und mit welchen Problemen sind sie konfrontiert?

Die wichtigsten Methoden der Merkmalsvorverarbeitung umfassen:

• Skalierung und Normalisierung: Anpassung der Merkmale an eine einheitliche Skala (z.B. Min-Max-Skalierung, Standardisierung). Dies ist wichtig für Algorithmen, die empfindlich auf die Skala der Daten reagieren (SVM, KNN).

• Umgang mit fehlenden Werten: Auffüllen mit Mittelwert, Median, Modus oder speziellen Werten; Entfernen von Zeilen oder Spalten mit fehlenden Daten.

• Kodierung kategorialer Merkmale: One-Hot-Encoding, Label-Encoding, Target-Encoding.

• Umgang mit Ausreißern: Entfernen oder Transformieren extremer Werte.

• Erstellung neuer Merkmale: Kombination bestehender, Extraktion von Datum/Uhrzeit, Textverarbeitung.

Häufige Probleme bei der Vorverarbeitung:

• Informationsverlust durch das Entfernen von Daten oder aggressive Filterung.

• Overfitting durch falsche Kodierung oder Datenleck bei der Merkmalsgenerierung.

• Unstimmigkeit der Skalen der Merkmale, was die Modellleistung verschlechtert.

• Schwierigkeiten mit fehlenden Daten, insbesondere wenn sie nicht zufällig sind.

• Hohe Dimensionalität nach der Kodierung kategorialer Merkmale (z.B. One-Hot-Encoding mit vielen Kategorien).

Effektive Vorverarbeitung erfordert ein Verständnis der Daten und der Zielsetzung des Modells sowie gründliche Tests.