Destek vektör yöntemleri ve sinir ağlarında eksik veriler ve kategorik özelliklerle nasıl çalışılır?

Destek Vektör Makineleri (SVM) ve sinir ağları ile çalışırken, eksik değerleri ve kategorik özellikleri doğru şekilde işlemek önemlidir:

• Eksik değerler:

  • Genellikle, eğitimden önce doldurulur (impute edilir). Sayısal özellikler için ortalama, medyan veya daha karmaşık yöntemler (örneğin, KNN imputasyonu) kullanılabilir.
  • Bazı durumlarda, özel eksik değer göstergeleri kullanılabilir.

• Kategorik özellikler:

  • SVM ve sinir ağı yöntemleri sayısal girişler gerektirir, bu nedenle kategorik özellikler kodlanır.
  • Sıkça one-hot encoding kullanılır — her benzersiz değer için ikili özellikler oluşturulur.
  • Büyük kategoriler için, gömme temsilleri (özellikle sinir ağlarında) kullanılabilir ve bu temsiller modelle birlikte eğitilir.

Python ve pandas kullanarak one-hot kodlama örneği:

import pandas as pd

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

Bu şekilde, veri ön işleme, SVM ve sinir ağlarının başarılı uygulanması için anahtar bir adımdır.