O pré-processamento de dados é uma etapa crucial na aprendizagem supervisionada que pode influenciar significativamente o desempenho do modelo. Envolve transformar dados brutos em um formato adequado para algoritmos de treinamento, que pode melhorar a precisão e eficiência.

Importância do Pré-processamento de Dados

O pré-processamento eficaz ajuda a lidar com valores em falta, reduzindo o ruído e normalizando os dados. Essas etapas garantem que o algoritmo de aprendizagem receba entradas limpas e consistentes, levando a melhores previsões.

Técnicas comuns no pré-processamento de dados

  • Manusear Dados em Falta: Preencher valores em falta com média, mediana ou modo.
  • Normalização: Características de escala para um intervalo específico, como 0 a 1.
  • Encoding Categorial Variáveis:] Convertendo categorias em valores numéricos usando codificação ou codificação de etiquetas com um só calor.
  • Selecção de Características: Escolher características relevantes para reduzir a dimensionalidade.

Cálculos no Pré-processamento de Dados

Os cálculos estão envolvidos em muitas técnicas de pré-processamento. Por exemplo, a normalização utiliza frequentemente escalamento min-max, calculado como:

valor em escala = (valor original - min) / (máx - min)

Do mesmo modo, o tratamento de dados em falta pode implicar o cálculo da média:

média = soma dos valores / número de valores