Wat te doen met de dataset voordat je het model traint?

Voordat een model wordt getraind met een dataset, moeten verschillende belangrijke stappen voor gegevensvoorverwerking worden uitgevoerd:

1. Gegevensopschoning — verwijderen of corrigeren van ontbrekende, incorrecte of uitschietende waarden.
2. Normalisatie of standaardisatie — het aanpassen van numerieke kenmerken naar een gemeenschappelijke schaal om de convergentie van algoritmen te verbeteren.
3. Codering van categorische kenmerken — het omzetten van categorieën naar numeriek formaat (one-hot encoding, label encoding).
4. Splitsen in trainings- en testsets — om de kwaliteit van het model op nieuwe gegevens te beoordelen.
5. Omgaan met klasse-imbalances — als de klassen niet in balans zijn, kunnen methoden zoals oversampling, undersampling of het gebruik van speciale metrics worden toegepast.
6. Kenmerken selecteren — het verwijderen van irrelevante of redundante kenmerken om de efficiëntie van het model te verbeteren.

Deze stappen helpen de kwaliteit en stabiliteit van het model te verbeteren en overfitting te voorkomen.