Wie man mit fehlenden Werten und kategorialen Merkmalen in Support Vector Machines und neuronalen Netzen arbeitet?

Beim Arbeiten mit Support Vector Machines (SVM) und neuronalen Netzen ist es wichtig, fehlende Werte und kategoriale Merkmale korrekt zu verarbeiten:

• Fehlende Werte:

  • Normalerweise werden fehlende Werte vor dem Training ausgefüllt (imputiert). Für numerische Merkmale kann man den Durchschnitt, Median oder komplexere Methoden (z.B. KNN-Imputation) verwenden.
  • In manchen Fällen können spezielle Indikatoren für fehlende Werte genutzt werden.

• Kategoriale Merkmale:

  • SVM- und neuronale Netzmethoden benötigen numerische Eingaben, daher werden kategoriale Merkmale kodiert.
  • Häufig wird One-Hot-Encoding verwendet — es werden binäre Merkmale für jeden einzigartigen Wert erstellt.
  • Für große Kategorien können Embedding-Darstellungen (besonders bei neuronalen Netzen) genutzt werden, die zusammen mit dem Modell trainiert werden.

Beispiel für One-Hot-Encoding in Python mit pandas:

import pandas as pd

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

Auf diese Weise ist die Datenvorverarbeitung ein entscheidender Schritt für den erfolgreichen Einsatz von SVMs und neuronalen Netzen.