რა მეთოდები გამოიყენება ნიშნების წინასწარი დამუშავებისთვის და რა პრობლემებთან გამკლავება უწევთ?

Асосий хусусиятларнинг олдинги ишланишининг асосий усуллари қуйидагича:

• Масштаблаш ва нормаллаштириш: хусусиятларни умумий шкалага келтириш (масалан, Min-Max Scaling, стандартлаштириш). Бу маълумотлар шкаласига сезгир алгоритмлар учун муҳим (SVM, KNN).

• Ёқолган қийматларни бошқариш: ўртача, медиана, мода ёки махсус қийматлар билан тўлдириш; ёқолган маълумотларга эга сатрлар ёки устунларни олиб ташлаш.

• Категориявий хусусиятларни кодлаш: one-hot encoding, label encoding, target encoding.

• Экстремал қийматларни бошқариш: уларни олиб ташлаш ёки трансформация қилиш.

• Янги хусусиятлар яратиш: мавжудларини бирлаштириш, сана/вақтни чиқариш, матн ишлаш.

Кўп учрайдиган муаммолар:

• Маълумотларни йўқотиш: маълумотларни олиб ташлаш ёки агрессив фильтрлаш натижасида.

• Overfitting: нотўғри кодлаш ёки маълумотлар оқибатида хусусиятларни яратишда.

• Масштаблар мос келмаслиги: хусусиятлар, бу моделлар ишлашини ёмонлаштиради.

• Ёқолган маълумотлар билан муаммолар, айниқса улар тасодифий бўлмаса.

• Категориявий хусусиятларни кодлашдан кейин юқори ўлчамлик (масалан, кўп категорияли one-hot encoding).

Самарали олдинги ишланиш маълумотларни ва моделнинг мақсадларини яхши тушуниш, ҳамда мукаммал тестлар ўтказишни талаб қилади.