Data preprocessing은 크게 모델 성능에 영향을 줄 수있는 기계 학습 프로젝트의 중요한 단계입니다. 그러나 많은 실무자는 결과 또는 효율적인 워크플로우로 이어질 수있는 일반적인 실수를 만듭니다. 이러한 오류를 인식하고 그(것)들을 피하는 방법을 이해하는 것은 모델의 품질을 개선하고 개발 프로세스를 간소화 할 수 있습니다.

Data Preprocessing의 일반적인 실수

한 가지 빈번한 실수는 제대로 누락 된 데이터를 처리하는 것이 중요합니다. 누락 된 값을 무시하거나 데이터셋을 도입 할 수 있습니다. 또 다른 일반적인 오류는 지속적으로 알고리즘에 영향을 미칠 수 있습니다. k-nearest 이웃 또는 지원 벡터 기계와 같은 크기로 민감한 알고리즘에 영향을 줄 수 있습니다.

이 실수를 방지하는 방법

누락된 자료로 문제를 방지하기 위해 누락된 패턴을 분석하고, 예를 들어, 미디어, 또는 모델 기반 기술과 같은 적절한 불변법을 선택하십시오. 기능 스케일링을 위해, 교육 및 테스트 데이터셋을 통해 정상적인화 또는 표준화를 균일하게 적용하여 일관성을 보장합니다.

Data Preprocessing에 대한 모범 사례

  • 사전 처리하기 전에 누락되거나 의도적인 값을 위한 분석 데이터.
  • datasets의 범위에 따라 지속적으로 흩어져주는 기술 적용
  • categorical 변수에 적합한 인코딩 방법을 사용합니다.
  • 도메인 지식에 근거하여 제거하거나 수정할 수 있습니다.
  • 재현성에 대한 문서 사전 처리 단계.