Mit tegyünk az adathalmazzal a modell tanítása előtt?

Mielőtt egy modellt tréningelünk egy adathalmazon, néhány fontos adat-előkészítési lépést el kell végezni:

1. Adattisztítás — hiányzó, hibás vagy kiugró értékek eltávolítása vagy javítása.
2. Normalizálás vagy standardizálás — a numerikus jellemzők egységes skálára hozása a algoritmusok konvergenciájának javítása érdekében.
3. Kategórikus jellemzők kódolása — kategóriák átalakítása numerikus formátumba (one-hot encoding, label encoding).
4. Felhasználási és tesztkészletek felosztása — a modell minőségének értékelése új adatokon.
5. Az osztályok kiegyensúlyozatlanságának kezelése — ha az osztályok nem kiegyensúlyozottak, alkalmazhatók oversampling, undersampling módszerek vagy speciális metrikák.
6. Jellemzők kiválasztása — releváns vagy redundáns jellemzők eltávolítása a modell hatékonyságának növelése érdekében.

Ezek a lépések segítenek javítani a modell minőségét és stabilitását, valamint megelőzni a túlillesztést.