A aprendizagem supervisionada depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos aos algoritmos. O pré-processamento de dados e a engenharia de recursos são passos essenciais que influenciam a precisão e a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina. O manuseio adequado dos dados garante que os modelos aprendam padrões significativos e generalizem bem aos novos dados.

Pré-processamento de dados

O pré-processamento de dados envolve a limpeza e transformação de dados brutos em um formato adequado para modelagem. Esta etapa aborda questões como valores em falta, ruído e inconsistências. As técnicas incluem normalização, escala e codificação de variáveis categóricas.

Engenharia de Recursos

A engenharia de recursos cria novas funcionalidades ou modifica as existentes para melhorar o desempenho do modelo. Ajuda a destacar informações relevantes e reduzir a dimensionalidade. A engenharia de recursos eficaz pode aumentar significativamente o poder preditivo dos modelos.

Técnicas-chave em Engenharia de Recursos

  • Selecção de Características: Escolhendo as características mais relevantes para o modelo.
  • Extração de Características: Criando novas funcionalidades a partir de dados existentes, como a análise de componentes principais (PCA).
  • Encoding: Convertendo dados categóricos em formato numérico.
  • Transformação: Aplicando funções matemáticas a recursos para melhorar a linearidade.