Kako raditi sa nedostajućim vrednostima i kategorijalnim osobinama u metodama podržanih vektora i neuronskim mrežama?

Код при раду са методима подршке вектора (SVM) и неуронским мрежама је правилно руковање недостајућим вредностима и категоријским карактеристикама:

• Недостајуће вредности:

  • Обично се попуњавају (импутују) пре обуке. За бројчане карактеристике могу се користити просек, медијана или сложеније методе (нпр. KNN импутација).
  • У неким случајевима могу се користити посебни индикатори за недостајуће вредности.

• Категоријске карактеристике:

  • Методи SVM и неуронске мреже захтевају бројчане улазе, па се категоријске карактеристике кодирају.
  • Често се користи one-hot кодирање — креирају се бинарни карактеристики за сваки јединствени вредност.
  • За велике категорије могу се применити embedding представења (посебно у неуронским мрежама), које се тренирају заједно са моделом.

Пример one-hot кодирања у Python-у са pandas-ом:

import pandas as pd

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

Овим приступом, прет processing података је кључни корак за успешну примену SVM и неуронских мрежа.