Моделди үйрөтүүдөн мурун маалыматтар топтому менен эмне кылуу керек?

Моделді деректер жиынтығымен оқытпас бұрын, деректерді алдын ала өңдеудің бірнеше маңызды қадамын орындау қажет:

1. Деректерді тазалау — жетіспейтін, қате немесе шектен шыққан мәндерді жою немесе түзету.
2. Нормализация немесе стандарттау — алгоритмдердің конвергенциясын жақсарту үшін сандық сипаттамаларды біркелкі шкалаға келтіру.
3. Категориялық сипаттамаларды кодтау — категорияларды сандық форматқа айналдыру (one-hot encoding, label encoding).
4. Оқу және тест жиынтығына бөлу — модельдің жаңа деректердегі сапасын бағалау үшін.
5. Класс теңгерімсіздігін басқару — егер кластар теңгерімсіз болса, oversampling, undersampling әдістерін қолдануға болады немесе арнайы метрикаларды пайдалану.
6. Сипаттамаларды таңдау — модельдің тиімділігін арттыру үшін релевантты емес немесе артық сипаттамаларды жою.

Бұл қадамдар модельдің сапасын және тұрақтылығын жақсартуға көмектеседі, сондай-ақ шамадан тыс үйренуді болдырмайды.