Dataförbehandling

Dataförbehandling är en viktig del av maskininlärningsprocessen. Det innebär att förbereda data för att göra den lämplig för maskininlärningsalgoritmer. Här är några av de viktigaste stegen:

Datarensning

Ta bort duplicerade data, felaktiga värden och outliers. Detta kan göras manuellt eller med hjälp av verktyg.

Skalning av funktioner

Normalisera data så att alla värden ligger i samma intervall. Detta gör det lättare för algoritmer att bearbeta data.

Val av funktioner

Välj de funktioner som är mest relevanta för förutsägelsesuppgiften. Detta kan göras med hjälp av korrelationsanalys eller andra metoder.

Datatransformation

Omvandla data till en form som är lämplig för algoritmen. Detta kan innebära att konvertera kategoriska variabler till numeriska variabler eller att skapa nya funktioner.

Exempel

Låt oss säga att vi har ett dataset med försäljningsdata. Vi vill förbereda detta dataset för en maskininlärningsalgoritm som förutspår försäljning.

• Datarensning: Vi tar bort dubbletter och felaktiga värden.
• Skalning av funktioner: Vi normaliserar värdena för försäljning, pris och andra numeriska variabler.
• Val av funktioner: Vi väljer funktioner som är relevanta för försäljning, som pris, marknadsföringskostnader och säsong.
• Datatransformation: Vi skapar nya funktioner, till exempel försäljning per dag och försäljning per kund.

Genom att följa dessa steg kan vi förbättra kvaliteten på vår data och göra den mer lämplig för maskininlärningsalgoritmer.