Voorverwerking van gegevens is een cruciale stap in het onder toezicht leren die de prestaties van modellen aanzienlijk kan beïnvloeden. Het gaat om het omzetten van ruwe gegevens in een geschikt formaat voor trainingsalgoritmen, die de nauwkeurigheid en efficiëntie kunnen verbeteren.

Belang van de voorverwerking van gegevens

Effectieve voorbewerking helpt bij het hanteren van ontbrekende waarden, het verminderen van lawaai, en normaliseren van gegevens. Deze stappen zorgen ervoor dat het leeralgoritme schone en consistente input ontvangt, wat leidt tot betere voorspellingen.

Gemeenschappelijke technieken voor de voorverwerking van gegevens

  • Missende gegevens aan het verwerken: Ontbrekende waarden vullen met gemiddelde, mediane of modus.
  • Normalisatie: Schaalfuncties naar een specifiek bereik, zoals 0 tot 1.
  • Coding van de Categorische Variabelen: Omzetten van categorieën in numerieke waarden met behulp van een-hot codering of label codering.
  • Selectie van de functie: Het kiezen van relevante functies om de dimensionaliteit te verminderen.

Berekeningen in de voorverwerking van gegevens

Berekeningen zijn betrokken bij vele voorbewerkingstechnieken. Zo gebruikt normalisatie vaak min-max schaalverdeling, berekend als:

geschaalde waarde = (originele waarde - min) / (max - min)

Ook de verwerking van ontbrekende gegevens kan het volgende betekenen:

gemiddelde = som van waarden / aantal waarden