Xususiyatlarni oldindan ishlash usullari qanday va ular qanday muammolarga duch kelmoqda?

Xususiyatlarni oldindan ishlashning asosiy usullari quyidagilardan iborat:

• O‘lcham va normallashtirish: xususiyatlarni umumiy o‘lchamga keltirish (masalan, Min-Max Scaling, Standartlashtirish). Bu ma'lumotlarning o‘lchamiga sezgir algoritmlar uchun muhim (SVM, KNN).

• Mavjud bo‘lmagan qiymatlarni boshqarish: o‘rtacha, median, moda yoki maxsus qiymatlar bilan to‘ldirish; bo‘sh satrlar yoki ustunlarni o‘chirish.

• Kategoriyaviy xususiyatlarni kodlash: one-hot encoding, label encoding, target encoding.

• Chiqindilarni boshqarish: ekstremal qiymatlarni o‘chirish yoki transformatsiya qilish.

• Yangi xususiyatlar yaratish: mavjudlarni birlashtirish, sana/vaqtni chiqarish, matnni ishlash.

Oldindan ishlashda uchraydigan muammolar:

• Ma’lumotlarni yo‘qotish: ma’lumotlarni o‘chirish yoki agressiv filtr qilish natijasida.

• Overfitting: noto‘g‘ri kodlash yoki xususiyatlarni yaratishda ma’lumotlarni oqizish natijasida.

• O‘lchamlarning mos kelmasligi: xususiyatlar o‘lchamlari, bu modellarning ishlashini yomonlashtiradi.

• Mavjud bo‘lmagan ma’lumotlar bilan muammolar, ayniqsa ular tasodifiy bo‘lmagan hollarda.

• Kategoriyaviy xususiyatlarni kodlashdan keyin yuqori o‘lchamlilik (masalan, ko‘p kategoriyali one-hot encoding).

Samara bilan oldindan ishlash uchun ma’lumotlarni va modelning maqsadlarini tushunish, shuningdek, sinovlarni chuqur qilish talab etiladi.