Čo robiť s dátovým súborom pred trénovaním modelu?

Pred trénovaním modelu s dátovým súborom je potrebné vykonať niekoľko dôležitých krokov predspracovania dát:

1. Čistenie dát — odstránenie alebo oprava chýbajúcich, nesprávnych alebo odľahlých hodnôt.
2. Normalizácia alebo štandardizácia — prispôsobenie číselných znakov na spoločnú škálu na zlepšenie konvergencie algoritmov.
3. Kódovanie kategórií — prevod kategórií na číselný formát (one-hot encoding, label encoding).
4. Rozdelenie na tréningové a testovacie súbory — na hodnotenie kvality modelu na nových dátach.
5. Riešenie nevyváženosti tried — ak sú triedy nevyvážené, môžu sa použiť metódy oversampling, undersampling alebo špeciálne metriky.
6. Výber znakov — odstránenie irelevantných alebo nadbytočných znakov na zvýšenie efektívnosti modelu.

Tieto kroky pomáhajú zlepšiť kvalitu a stabilitu modelu a tiež zabrániť preučeniu.