Ko darīt ar datu kopu pirms modeļa apmācības?

Pirms modeļa apmācības ar datu kopu ir jāveic vairākas svarīgas datu iepriekšējas apstrādes darbības:

1. Datu tīrīšana — noņemšana vai labošanas trūkstošās, nepareizās vai ārējās vērtības.
2. Normalizācija vai standartizācija — numerisko īpašību pielāgošana kopējai mērogojumam, lai uzlabotu algoritmu konverģenci.
3. Kategorisko īpašību kodēšana — kategoriju pārvēršana skaitliskā formātā (one-hot encoding, label encoding).
4. Sadale apmācības un testēšanas kopās — modeļa kvalitātes novērtēšana uz jauniem datiem.
5. Klases nelīdzsvarotības risināšana — ja klases nav līdzsvarotas, var izmantot oversampling, undersampling vai īpašas metriku metodes.
6. Īpašību izvēle — nevajadzīgu vai pārmērīgu īpašību noņemšana, lai uzlabotu modeļa efektivitāti.

Šīs darbības palīdz uzlabot modeļa kvalitāti un stabilitāti, kā arī novērst pārmācīšanos.