Millised tunnuste eelneva töötlemise meetodid kasutatakse ja millega nad kokku puutuvad?

Peamised omaduste eelneva töötlemise meetodid hõlmavad:

• Mõõtme ja normaliseerimise: omaduste viimine ühisele skaalale (näiteks Min-Max skaleerimine, standardiseerimine). See on oluline andmetundlike algoritmide jaoks (SVM, KNN).

• Puuduvate väärtuste käsitlemine: täitmine keskmise, mediaani, moda või eriväärtustega; ridade või veergude eemaldamine puuduvate andmetega.

• Kategooriliste omaduste kodeerimine: one-hot encoding, label encoding, target encoding.

• Ekstreemsete väärtuste käsitlemine: nende eemaldamine või teisendamine.

• Uute omaduste loomine: olemasolevate ühendamine, kuupäeva/kellaaja väljavõtmine, teksti töötlemine.

Tavapärased probleemid:

• Informatsiooni kadumine: andmete eemaldamise või agressiivse filtri tõttu.

• Üleõppimine (overfitting): vale kodeerimise või andmete lekkimise tõttu omaduste loomisel.

• Omaduste mõõtmete sobimatus: mis halvendab mudelite tööd.

• Puuduvate andmete probleemid, eriti kui need ei ole juhuslikud.

• Kõrge mõõtme arv pärast kategooriliste omaduste kodeerimist (näiteks one-hot encoding paljude kategooriatega).

Tõhus eelneva töötlemise nõuab andmete ja mudeli eesmärkide mõistmist ning põhjalikke teste.