Modeli eğitmeden önce veri setiyle ne yapılmalı?

Bir modeli bir veri kümesiyle eğitmeden önce, birkaç önemli veri ön işleme adımı gerçekleştirilmelidir:

1. Veri temizliği — Eksik, hatalı veya aykırı değerlerin kaldırılması veya düzeltilmesi.
2. Normalizasyon veya standartlaştırma — Sayısal özellikleri algoritmaların yakınsamasını artırmak için ortak bir ölçeğe getirme.
3. Kategorik özelliklerin kodlanması — Kategorileri sayısal formata dönüştürme (one-hot encoding, etiket kodlama).
4. Eğitim ve test setlerine bölme — Modelin yeni verilerdeki performansını değerlendirmek için.
5. Sınıf dengesizliği ile başa çıkma — Sınıflar dengesizse, oversampling, undersampling veya özel metrikler kullanılabilir.
6. Özellik seçimi — Modelin verimliliğini artırmak için ilgisiz veya fazla özellikleri kaldırma.

Bu adımlar, modelin kalitesini ve kararlılığını artırmaya ve aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur.