Kuidas töötada puuduvate väärtuste ja kategorialsete tunnustega toetavate vektorite meetodites ja närvivõrkudes?

Töö ajal toetavate vektorite meetodite (SVM) ja närvivõrkude puhul on oluline õigesti käsitleda puuduvaid väärtusi ja kategorialeid tunnuseid:

• Puuduvad väärtused:

  • Tavaliselt täidetakse (imputeeritakse) enne treenimist. Ruumiliste tunnuste puhul võib kasutada keskmist, mediaani või keerulisemaid meetodeid (näiteks KNN-imputeerimine).
  • Mõnel juhul võib kasutada spetsiaalseid näitajaid puuduvate väärtuste jaoks.

• Kategorialeid tunnuseid:

  • SVM ja närvivõrkude meetodid nõuavad numbrilisi sisendeid, seega kodeeritakse kategorialeid tunnuseid.
  • Sageli kasutatakse one-hot kodeerimist — iga unikaalse väärtuse jaoks luuakse binaarne tunnus.
  • Suurte kategooriate puhul võib kasutada embedding-representatsioone (eriti närvivõrkudes), mis treenitakse koos mudeliga.

Pythonis pandasiga one-hot kodeerimise näide:

import pandas as pd

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

Nii on andmete eelne töötlemine oluline samm SVM-i ja närvivõrkude edukaks rakendamiseks.