Ako pracovať s chýbajúcimi hodnotami a kategorizovanými znakmi v metódach podporných vektorov a neurónových sietí?

Pri delu z metodami podpornih vektorjev (SVM) in nevronskimi mrežami je pomembno pravilno obravnavati manjkajoče vrednosti in kategorne značilnosti:

• Manjkajoče vrednosti:

  • Običajno jih dopolnimo (imputiramo) pred treningom. Za številčne značilnosti lahko uporabimo povprečje, mediano ali bolj zapletene metode (npr. KNN imputacija).
  • V nekaterih primerih lahko uporabimo posebne indikatorje za manjkajoče vrednosti.

• Kategorne značilnosti:

  • Metode SVM in nevronske mreže zahtevajo številčne vhode, zato se kategorne značilnosti kodirajo.
  • Pogosto se uporablja one-hot kodiranje — ustvarijo se binarni znaki za vsako unikatno vrednost.
  • Za velike kategorije je mogoče uporabiti embedding predstavitve (zlasti v nevronskih mrežah), ki se učijo skupaj z modelom.

Primer one-hot kodiranja v Pythonu s pandas:

import pandas as pd

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

Tako je predobdelava podatkov ključen korak za uspešno uporabo SVM in nevronskih mrež.