डेटा प्रीप्रोसेसिंग मशीन लर्निंग परियोजनाओं में एक महत्वपूर्ण कदम है जो मॉडल प्रदर्शन को काफी प्रभावित कर सकता है। हालांकि, कई चिकित्सक सामान्य गलतियों को करते हैं जो गलत परिणाम या अक्षम वर्कफ़्लोज़ को जन्म दे सकते हैं। इन त्रुटियों को पहचानना और उन्हें कैसे बचना है, यह समझने के लिए कि कैसे अपने मॉडल की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और आपकी विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकता है।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग में आम मिटेक

एक बार बार गलती से लापता डेटा को ठीक से संभालने की उपेक्षा कर रही है। लापता मानों को अनदेखा करना या अनुचित तरीके से बाधित करना डेटासेट को पूर्वाग्रह या विकृत कर सकता है। एक अन्य सामान्य त्रुटि लगातार सुविधाओं को स्केल नहीं कर रही है, जो एल्गोरिदम को विशेषता परिमाण के प्रति संवेदनशील बना सकती है, जैसे कि k-nearest पड़ोसी या समर्थन वेक्टर मशीन।

इन गलतियों से कैसे बचें

लापता डेटा के साथ मुद्दों को रोकने के लिए, लापतापन के पैटर्न का विश्लेषण करें और उचित अशुद्धता विधियों का चयन करें, जैसे कि माध्य, माध्य, या मॉडल आधारित तकनीक। सुविधा स्केलिंग के लिए, स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए समान रूप से प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट के पार सामान्यीकरण या मानकीकरण लागू करें।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ अभ्यास

  • पूर्व प्रसंस्करण से पहले लापता या असंगत मूल्यों के लिए डेटा का विश्लेषण करें।
  • डेटासेट में लगातार सुविधा स्केलिंग तकनीक लागू करें।
  • वर्गीय चर के लिए उपयुक्त एन्कोडिंग विधियों का उपयोग करें।
  • डोमेन ज्ञान के आधार पर आउटलीअर्स को निकालें या सही करें।
  • Reproducing के लिए दस्तावेज़ पूर्व प्रसंस्करण कदम।