Die Vorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Datenvorbereitung und wird häufig vor der Modellierung oder Erstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen angewendet. Dabei geht es darum, Rohdaten in eine für die Analyse geeignete Form umzuwandeln. Hier ist eine erweiterte und umfassendere Erklärung:
1. Datenbereinigung :
Die Vorverarbeitung beginnt oft mit der Datenbereinigung, bei der die Daten überprüft werden, um etwaige Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Werte zu identifizieren und zu korrigieren. Dies kann das Entfernen doppelter Datenpunkte, die Behandlung fehlender Werte (z. B. durch Imputation oder Löschung) und das Korrigieren von Dateneingabefehlern umfassen.
2. Datenintegration :
Wenn mehrere Datensätze oder Datenquellen beteiligt sind, werden diese durch die Datenintegration in einem konsistenten und zusammenhängenden Format zusammengefasst. Dies kann das Zusammenführen von Datensätzen mit gemeinsamen Bezeichnern oder Merkmalen und die Lösung etwaiger Konflikte in Datendefinitionen oder -formaten erfordern.
3. Datentransformation :
Bei der Datentransformation wird das Format oder die Struktur von Daten geändert, um sie für die Analyse besser geeignet zu machen. Zu den gängigen Datentransformationen gehören:
- Funktionsskalierung :Numerische Merkmale werden so transformiert, dass sie einen konsistenten Maßstab oder Bereich haben, wodurch sie vergleichbar werden und verhindert wird, dass ein Merkmal die Analyse dominiert.
- Normalisierung :Numerische Merkmale werden so transformiert, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben, was zu einer besseren Modellleistung und -stabilität beiträgt.
- Protokolltransformation :Anwenden der logarithmischen Funktion auf numerische Merkmale, um die Schiefe zu verringern oder ihren Bereich zu komprimieren.
- One-Hot-Codierung :Konvertieren kategorialer Variablen mit mehreren Kategorien in binäre Vektoren, wobei jede Spalte eine Kategorie darstellt.
- Binning :Gruppieren kontinuierlicher Features in diskrete Intervalle (Bins), um die Dimensionalität zu reduzieren und die Interpretierbarkeit zu verbessern.
4. Funktionsauswahl :
Ziel der Merkmalsauswahl ist es, die relevantesten und informativsten Merkmale zu identifizieren und auszuwählen, die zur Zielvariablen beitragen. Dies trägt dazu bei, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, die Modellleistung zu verbessern und die Rechenkosten zu senken. Für die Merkmalsauswahl können Techniken wie Korrelationsanalyse, gegenseitige Information und Merkmalswichtigkeitsbewertungen verwendet werden.
5. Datenausgleich :
In Fällen, in denen der Datensatz unausgeglichen ist (d. h. eine Klasse ist den anderen deutlich überlegen), können Datenausgleichstechniken angewendet werden, um dieses Problem zu beheben. Überabtastung (Replikation von Datenpunkten aus der Minderheitsklasse) oder Unterabtastung (Entfernung von Datenpunkten aus der Mehrheitsklasse) sind häufig verwendete Ausgleichstechniken.
6. Ausreißererkennung und -behandlung :
Ausreißer, bei denen es sich um Datenpunkte handelt, die sich erheblich vom Rest unterscheiden, können sich auf die Analyseergebnisse auswirken. Die Vorverarbeitung kann das Identifizieren und Behandeln von Ausreißern umfassen, indem man sie entfernt, ihre Werte begrenzt oder sie transformiert, um ihren Einfluss zu verringern.
Durch die Vorverarbeitung werden die Daten genauer, konsistenter und für nachfolgende Analyse- und Modellierungsaufgaben geeigneter aufbereitet. Eine ordnungsgemäße Vorverarbeitung verbessert die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen und führt zu effektiveren und aussagekräftigeren Erkenntnissen.
