Mida teha andmekogumiga enne mudeli treenimist?

Enne mudeli andmekogumiga treenimist tuleb teha mitu olulist andmetöötlus sammu:

1. Andmete puhastamine — puuduvate, ebatäpsete või äärmuslike väärtuste eemaldamine või parandamine.
2. Normeerimine või standardimine — numbriliste tunnuste viimine ühtsesse skaala, et parandada algoritmide konvergentsi.
3. Kategooriliste tunnuste kodeerimine — kategooriate muutmine numbrilisse formaati (one-hot encoding, label encoding).
4. Jagamine treening- ja testkogumiteks — mudeli kvaliteedi hindamine uutel andmetel.
5. Klasside ebavõrdsuse lahendamine — kui klassid on ebavõrdsed, saab rakendada oversampling, undersampling või kasutada spetsiaalseid metrikasid.
6. Tunnuste valimine — ebaoluliste või liigsete tunnuste eemaldamine, et parandada mudeli tõhusust.

Need sammud aitavad parandada mudeli kvaliteeti ja stabiilsust ning vältida üleõppimist.