Co zrobić z zestawem danych przed treningiem modelu?

Przed wytrenowaniem modelu na zestawie danych, konieczne jest wykonanie kilku ważnych kroków wstępnego przetwarzania danych:

1. Czyszczenie danych — usuwanie lub poprawianie brakujących, nieprawidłowych lub odstających wartości.
2. Normalizacja lub standaryzacja — doprowadzenie cech numerycznych do wspólnej skali, aby poprawić zbieżność algorytmów.
3. Kodowanie cech kategorycznych — przekształcanie kategorii na format numeryczny (one-hot encoding, kodowanie etykiet).
4. Podział na zbiór treningowy i testowy — aby ocenić jakość modelu na nowych danych.
5. Radzenie sobie z nierównowagą klas — jeśli klasy są niezrównoważone, można zastosować metody oversampling, undersampling lub użyć specjalnych metryk.
6. Wybór cech — usuwanie nieistotnych lub nadmiarowych cech w celu zwiększenia efektywności modelu.

Te kroki pomagają poprawić jakość i stabilność modelu, a także zapobiec nadmiernemu dopasowaniu.