Šta uraditi sa skupom podataka pre obuke modela?

Пре него што обучите модел са скупом података, потребно је извршити неколико важних корака припреме података:

1. Чишћење података — уклањање или исправљање недостајућих, неисправних или изузетних вредности.
2. Нормализација или стандардизација — прилагођавање бројчаних карактеристика на заједнички распон ради побољшања сходимости алгоритама.
3. Кодирање категоријалних карактеристика — претварање категорија у бројчани формат (one-hot encoding, label encoding).
4. Подела на обуке и тест скупове — за процену квалитета модела на новим подацима.
5. Решење проблема неравномерности класа — ако класе нису уравнотежене, могу се применити методе oversampling, undersampling или коришћење посебних метрика.
6. Избор карактеристика — уклањање нерелевантних или вишка карактеристика за повећање ефикасности модела.

Ови кораци помажу у побољшању квалитета и стабилности модела, као и у спречавању пренаглашавања.