Τι να κάνετε με το σύνολο δεδομένων πριν την εκπαίδευση του μοντέλου;

Πριν την εκπαίδευση ενός μοντέλου με ένα σύνολο δεδομένων, πρέπει να πραγματοποιηθούν μερικά σημαντικά βήματα προεπεξεργασίας δεδομένων:

1. Καθαρισμός δεδομένων — διαγραφή ή διόρθωση ελλιπών, λανθασμένων ή ακραίων τιμών.
2. Κανονικοποίηση ή τυποποίηση — η προσαρμογή των αριθμητικών χαρακτηριστικών σε μια κοινή κλίμακα για τη βελτίωση της σύγκλισης των αλγορίθμων.
3. Κωδικοποίηση κατηγορικών χαρακτηριστικών — μετατροπή των κατηγοριών σε αριθμητική μορφή (one-hot encoding, label encoding).
4. Διαίρεση σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμής — για την αξιολόγηση της ποιότητας του μοντέλου σε νέα δεδομένα.
5. Διαχείριση ανισορροπίας κλάσεων — αν οι κλάσεις δεν είναι ισορροπημένες, μπορούν να εφαρμοστούν μέθοδοι oversampling, undersampling ή χρήση ειδικών μετρικών.
6. Επιλογή χαρακτηριστικών — αφαίρεση μη σχετικών ή πλεονάζοντων χαρακτηριστικών για την αύξηση της αποδοτικότητας του μοντέλου.

Αυτά τα βήματα βοηθούν στη βελτίωση της ποιότητας και της σταθερότητας του μοντέλου, καθώς και στην αποτροπή υπερεκπαίδευσης.