Süpervize öğrenme algoritmalarına sağlanan verilerin kalitesine çok güveniyor. Data preprocessing and feature Engineering, makine öğrenme modellerinin doğruluğunu ve etkinliğini etkileyen temel adımlardır.Verilerin işlenmesi, modeller anlamlı desenleri öğrenmesini ve yeni verilere iyi genelleştirmeyi sağlar.
Data Preprocessinging
Veri işleme öncesi, ham verileri modelleme için uygun bir formata dönüştürmek ve dönüştürmek içerir. Bu adım eksik değerler, gürültü ve tutarsızlıklar gibi sorunlarla ilgilidir. Teknikler normalleşme, ölçeklendirme ve encoding kategorical değişkenler içerir.
Özel Mühendislik
Özel mühendislik, model performansını geliştirmek için yeni özellikler veya modlar yaratır. İlgili bilgileri vurgulamak ve boyutsallığı azaltmaya yardımcı olur. Etkili özellik mühendisliği, modellerin tahmin edici gücünü önemli ölçüde artırabilir.
Özel Mühendislikte Anahtar Teknikleri
- [FONT:0)Seçmeli:[Dönetici:[Dönetici:0) Model için en alakalı özellikleri seçmek.
- [[Dönetici:0)Ana Sayfa Ekstraksiyonu:[Dönetici:[Dönetici:0) Mevcut verilerden yeni özellikler yaratmak, ana bileşen analizi (PCA) gibi.
- [FONT:0)Encoding:[Dönetici:0) Kedili verileri sayısal formata dönüştürmeye hazır.
- [FONT:0)Transformasyon:[Döneticileri lineerliği geliştirmek için özellikler uygulamak için matematiksel işlevleri uygulayın.