Ի՞նչ անել տվյալների հավաքածուի հետ մոդելի ուսուցումից առաջ։

Նախքան մոդելը տվյալների հավաքածուով ուսուցանելն առաջ, անհրաժեշտ է կատարել տվյալների նախապատրաստման մի քանի կարևոր քայլեր:

1. Տվյալների մաքառում — բացակա, սխալ կամ արտառոց արժեքների հեռացում կամ ուղղում:
2. Նորմալիզացիա կամ ստանդարտացում — թվային հատկանիշները հարմարեցնել ընդհանուր չափանիշի, որպեսզի բարելավվի ալգորիթմների կոնվերգենցիան:
3. Կատեգորիական հատկանիշների կոդավորում — կատեգորիաները փոխակերպել թվային ֆորմատ (one-hot encoding, label encoding):
4. Վարժական և փորձնական հավաքածուների բաժանում — մոդելի որակն գնահատելու համար նոր տվյալների վրա:
5. Դասերի անհավասարակշռության կառավարում — եթե դասերը անհավասարակշռված են, կարող են կիրառվել oversampling, undersampling կամ հատուկ մետրիկներ:
6. Հատկանիշների ընտրություն — անպիտան կամ ավելորդ հատկանիշների հեռացում՝ մոդելի արդյունավետությունը բարձրացնելու համար:

Այս քայլերը օգնում են բարելավել մոդելի որակը և կայունությունը, ինչպես նաև կանխել ավելորդ հարմարեցումը: