Ce să faci cu setul de date înainte de a antrena modelul?

Înainte de a antrena un model cu un set de date, trebuie efectuați câțiva pași importanți de preprocesare a datelor:

1. Curățarea datelor — eliminarea sau corectarea valorilor lipsă, incorecte sau extreme.
2. Normalizarea sau standardizarea — aducerea caracteristicilor numerice la o scară comună pentru a îmbunătăți convergența algoritmilor.
3. Codificarea caracteristicilor categorice — transformarea categoriilor în format numeric (one-hot encoding, label encoding).
4. Împărțirea în seturi de antrenament și test — pentru a evalua calitatea modelului pe date noi.
5. Gestionarea dezechilibrului claselor — dacă clasele nu sunt echilibrate, se pot aplica metode de oversampling, undersampling sau utilizarea unor metrici speciale.
6. Selecția caracteristicilor — eliminarea caracteristicilor irelevante sau redundante pentru a crește eficiența modelului.

Acești pași ajută la îmbunătățirea calității și stabilității modelului, precum și la prevenirea supraînvățării.