Die Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt im überwachten Lernen, der die Modellleistung erheblich beeinflussen kann, indem Rohdaten in ein geeignetes Format für Trainingsalgorithmen umgewandelt werden, was Genauigkeit und Effizienz verbessern kann.

Bedeutung der Datenvorverarbeitung

Effektive Vorverarbeitung hilft beim Umgang mit fehlenden Werten, bei der Reduzierung von Rauschen und bei der Normalisierung von Daten. Diese Schritte stellen sicher, dass der Lernalgorithmus saubere und konsistente Eingaben erhält, was zu besseren Vorhersagen führt.

Gemeinsame Techniken in der Datenvorverarbeitung

  • Verarbeitung fehlender Daten: Füllen fehlender Werte mit Mittelwert, Median oder Modus.
  • Normalisierung: Skalierung von Features in einem bestimmten Bereich, wie z.B. 0 bis 1.
  • Kategorische Variablen codieren: Kategorien in numerische Werte umwandeln, indem man eine Heißkodierung oder eine Etikettenkodierung verwendet.
  • Feature Selection: Auswählen relevanter Merkmale zur Reduzierung der Dimensionalität.

Berechnungen in der Datenvorverarbeitung

Bei vielen Vorverarbeitungstechniken werden Berechnungen durchgeführt, z. B. wird bei der Normalisierung häufig eine Min-Max-Skalierung verwendet, berechnet als:

skalierter Wert = (ursprünglicher Wert - min) / (max - min)

Ebenso kann die Handhabung fehlender Daten die Berechnung des Mittelwerts umfassen:

mittel = Summe der Werte / Anzahl der Werte