Ką daryti su duomenų rinkiniu prieš modelio mokymą?

Prieš treniruojant modelį su duomenų rinkiniu, būtina atlikti keletą svarbių duomenų paruošimo žingsnių:

1. Duomenų valymas — pašalinti arba pataisyti trūkstamas, klaidingas ar išskirtines reikšmes.
2. Normalizavimas arba standartizavimas — suvienodinti skaitines savybes į bendrą skalę, siekiant pagerinti algoritmų konvergenciją.
3. Kategorinių savybių kodavimas — paversti kategorijas į skaitmeninį formatą (one-hot encoding, label encoding).
4. Pasidalijimas į mokymo ir testavimo rinkinius — vertinti modelio kokybę naujuose duomenyse.
5. Klasės disbalanso sprendimas — jei klasės nėra subalansuotos, galima taikyti oversampling, undersampling arba naudoti specialias metrikas.
6. Savybių pasirinkimas — pašalinti nereikšmingas arba perteklines savybes, siekiant pagerinti modelio efektyvumą.

Šie žingsniai padeda pagerinti modelio kokybę ir stabilumą, taip pat užkirsti kelią permokymuisi.