数据预处理是发展有效神经网络的关键步骤. 适当准备的数据可以大大提高模型的准确性和性能. 本条讨论数据预处理的实用方法,可以增强神经网络的结果.

处理缺失的数据

缺失数据可能对培训过程产生不利影响,如估算技术,用平均或中位数等统计计量来取代缺失值,或者,如果缺失数据最少,删除不完整的记录可能是合适的。

数据正常化和缩放

当输入数据正常化或缩放时,神经网络表现更好。常见的方法包括:将数据调整到特定范围的分数缩放,以及将数据与单位差异放在中间值周围的标准化。这些技术有助于更快的趋同和精度的提高。

编码分类变量

分类数据必须转换成神经网络的数字格式。单热编码为每个类别创建二进制矢量,而标签编码则指定独特的整数。适当的编码确保模型正确解释断然特性。

数据增强

数据增强通过应用旋转,缩放或翻转等转换来人为地增加数据集大小,这一技术有助于改进模型的概括,减少过度配色,特别是在图像和语音数据方面.