Hoe om te gaan met ontbrekende waarden en categorische kenmerken in support vector machines en neurale netwerken?

Bij het werken met support vector machines (SVM) en neurale netwerken is het belangrijk om correct om te gaan met ontbrekende waarden en categorische kenmerken:

• Ontbrekende waarden:

  • Worden meestal ingevuld (geimputeerd) vóór de training. Voor numerieke kenmerken kunnen het gemiddelde, de mediaan of complexere methoden (bijvoorbeeld KNN-imputatie) worden gebruikt.
  • In sommige gevallen kunnen speciale indicatoren voor ontbrekende waarden worden gebruikt.

• Categorische kenmerken:

  • SVM- en neurale netwerkmethoden vereisen numerieke invoer, dus categorische kenmerken worden gecodeerd.
  • Vaak wordt one-hot encoding gebruikt — er worden binaire kenmerken gemaakt voor elke unieke waarde.
  • Voor grote categorieën kunnen embedding-voorstellingen worden toegepast (vooral in neurale netwerken), die samen met het model worden getraind.

Voorbeeld van one-hot encoding in Python met pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Invullen van ontbrekende waarden
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Op deze manier is gegevensvoorverwerking een cruciale stap voor het succesvol toepassen van SVM en neurale netwerken.