Como lidar com valores ausentes e características categóricas em métodos de vetores de suporte e redes neurais?

Ao trabalhar com métodos de vetores de suporte (SVM) e redes neuronais, é importante tratar corretamente as omissões e as características categóricas:

• Omissões:

  • Normalmente, as omissões são preenchidas (imputadas) antes do treino. Para características numéricas, pode-se usar a média, mediana ou métodos mais avançados (por exemplo, imputação KNN).
  • Em alguns casos, podem ser usados indicadores especiais para omissões.

• Características categóricas:

  • Os métodos SVM e redes neuronais requerem entradas numéricas, por isso as características categóricas são codificadas.
  • Frequentemente, usa-se codificação one-hot — criar características binárias para cada valor único.
  • Para categorias grandes, podem ser usados embeddings (especialmente em redes neuronais), que são treinados juntamente com o modelo.

Exemplo de codificação one-hot em Python com pandas:

import pandas as pd

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

Assim, o pré-processamento de dados é uma etapa fundamental para o sucesso na aplicação de SVM e redes neuronais.