Come gestire i valori mancanti e le caratteristiche categoriche nei metodi di vettori di supporto e nelle reti neurali?

Lavorando con metodi di vettori di support (SVM) e reti neurali, è importante gestire correttamente i valori mancanti e le caratteristiche categoriche:

• Valori mancanti:

  • Di solito vengono riempiti (imputati) prima dell'addestramento. Per le caratteristiche numeriche, si può usare la media, la mediana o metodi più complessi (ad esempio, imputazione KNN).
  • In alcuni casi, si possono usare indicatori speciali per i valori mancanti.

• Caratteristiche categoriche:

  • I metodi SVM e reti neurali richiedono input numerici, quindi le caratteristiche categoriche vengono codificate.
  • Si utilizza spesso la codifica one-hot — si creano caratteristiche binarie per ogni valore unico.
  • Per grandi categorie, si possono usare rappresentazioni di embedding (specialmente nelle reti neurali), che vengono addestrate insieme al modello.

Esempio di codifica one-hot in Python con pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Riempimento dei valori mancanti
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

In questo modo, il preprocessing dei dati è una fase chiave per il successo nell'applicazione di SVM e reti neurali.