پیش پردازش داده ها یک گام مهم در پروژه های یادگیری ماشین است که می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد مدل تاثیر بگذارد، با این حال، بسیاری از تمرین کنندگان اشتباهات مشترکی را مرتکب می شوند که می تواند منجر به نتایج نادرست یا جریان های کاری ناکارآمد شود.

اشتباهات رایج در پردازش داده ها

یک اشتباه مکرر نادیده گرفتن داده های از دست رفته به درستی است.منحصن یا نادرست از دست دادن ارزش های از دست رفته می تواند سوگیری یا تحریف مجموعه داده ها را معرفی کند. یکی دیگر از خطاهای رایج ویژگی های مقیاسی نیست که می تواند الگوریتم های حساس به اندازه ویژگی، مانند همسایگان نزدیک یا دستگاه های بردار را تحت تاثیر قرار دهد.

چگونه از این اشتباهات جلوگیری کنیم

برای جلوگیری از مسائل مربوط به داده های از دست رفته، الگوی از دست دادن را تجزیه و تحلیل کنید و روش های قطع عضو مناسب مانند تکنیک های مبتنی بر رسانه یا مدل را انتخاب کنید.برای مقیاس ویژگی، عادی سازی یا استاندارد سازی را به طور یکنواخت در مورد آموزش و آزمایش داده ها برای اطمینان از سازگاری اعمال کنید.

بهترین روش ها برای پردازش داده ها

  • تجزیه و تحلیل داده ها برای ارزش های از دست رفته یا متناقض قبل از پردازش.
  • تکنیک های مقیاس پذیری ویژگی را به طور مداوم در سراسر مجموعه داده ها اعمال کنید.
  • از روش های رمزگذاری مناسب برای متغیرهای کاتالیک استفاده کنید.
  • حذف یا اصلاح خارج از محدوده بر اساس دانش دامنه.
  • مراحل پیش پردازش مستند برای بازتولید