Tuy nhiên, nhiều người thực tập mắc lỗi phổ biến có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không hiệu quả lưu giữ công việc. nhận ra những lỗi lầm và hiểu biết làm thế nào để tránh chúng có thể cải thiện chất lượng của mô hình của bạn và dòng chảy quá trình phát triển của bạn.

Lỗi thông thường trong việc xử lý trước dữ liệu

Một lỗi thường xuyên là bỏ qua để xử lý dữ liệu bị mất. Bỏ qua hoặc không đúng đắn suy ra giá trị còn thiếu có thể giới thiệu thành kiến hoặc bóp méo bộ dữ liệu. Một lỗi thường xuyên khác là không tăng cường tính năng nhất định, mà có thể ảnh hưởng đến các thuật toán nhạy cảm với tính năng đặc trưng, như k-neest hàng xóm hoặc hỗ trợ máy véc tơ.

Làm sao tránh những lỗi lầm này?

Để ngăn chặn các vấn đề với dữ liệu bị thiếu, hãy phân tích mẫu của sự mất tích và chọn phương pháp đánh giá thích hợp như là bình thường, hay là các kỹ thuật dựa trên mô hình. để tăng cường tính năng, áp dụng chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa đồng nhất qua việc đào tạo và thử nghiệm dữ liệu để đảm bảo tính thống nhất.

Những thực hành tốt nhất cho việc xử lý dữ liệu

  • Phân tích dữ liệu cho việc thiếu hay không nhất quán trước khi xử lý trước.
  • Áp dụng các kỹ thuật nâng cao tính năng một cách nhất quán qua các bộ dữ liệu.
  • Dùng phương pháp mã hoá thích hợp cho biến phân loại.
  • Loại bỏ hoặc sửa chữa ra khỏi những người khác dựa trên kiến thức miền.
  • Các bước xử lý tài liệu sẵn cho tính khả thi.