Kā strādāt ar trūkstošajām vērtībām un kategoriskajām īpašībām atbalsta vektoru metodēs un neironu tīklos?

Strādājot ar atbalsta vektoru mašīnām (SVM) un neironu tīkliem, ir svarīgi pareizi apstrādāt trūkstošās vērtības un kategoriskās īpašības:

• Trūkstošās vērtības:

  • Parasti tās aizpilda (imputē) pirms apmācības. Rādītāju īpašībām var izmantot vidējo, mediānu vai sarežģītākas metodes (piemēram, KNN imputāciju).
  • Dažos gadījumos var izmantot īpašus indikatorus trūkstošajām vērtībām.

• Kategoriskās īpašības:

  • SVM un neironu tīkli prasa skaitliskas ieejas, tāpēc kategoriskās īpašības tiek kodētas.
  • Bieži tiek izmantots one-hot kodēšana — katrai unikālajai vērtībai tiek izveidoti bināri īpašības.
  • Lielām kategorijām var izmantot embedding reprezentācijas (īpaši neironu tīklos), kas tiek apmācītas kopā ar modeli.

Python ar pandas piemērs, kā izmantot one-hot kodēšanu:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Aizpildīt trūkstošās vērtības
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Tādējādi datu iepriekšēja apstrāde ir būtisks solis SVM un neironu tīklu veiksmīgai pielietošanai.