Eelprotsessimise

Eelprotsessimine on andmete analüüsi või mudeli treenimise ettevalmistuste kogum. Selle eesmärk on parandada andmete kvaliteeti, vähendada müra ja vigade mõju ning tagada, et andmed vastaksid kasutatavate meetodite eeldustele. Eelprotsessimise käigus tehakse muudatusi andmete struktuuris ja väärtustes enne põhiæsanalüüsi.

Sõltuvalt andmetüübist hõlmab eelprotsessimine erinevaid samme: andmete puhastamist (vigade parandamine, puuduvate väärtuste käsitlemine, duplikaatide kõrvaldamine), tüüpide ühtlustamist ning standardiseerimist või normaliseerimist; kategooriliste muutujate kodeerimist; puuduvate andmete täitmist või eemaldamist; tunnuste loomist ja valikut; vajadusel andmete teisaldamist või resampleerimist ajas või ruumis.

Erijuhtudel hõlmab eelprotsessimine ka eraldi valdkondi nagu pilditöötlus (suuruse muutmine, kärpimine, denoise) või tekstitöötlus (tokeniseerimine, stop-sõnade eemaldamine, lemmatiseerimine).

Olulised tööriistad on programmeerimiskeeled ja raamatukogud nagu Python koos Pandas, NumPy ja scikit-learn, OpenCV pilditöötluseks ning NLTK või spaCy tekstitöötluseks. Eelprotsessimine tehakse sageli pipeline’ide või ETL-voogudena, mis võimaldavad korduvust ja jälgitavust ning vältida andmeläkkumist.

Kui hästi eelprotsessimine teostatakse, avaldab see suure mõju mudelite jõudlusele ja järelduste usaldusväärsusele. Seetõttu on oluline dokumenteerida valikud ja tagada järelmõõtude ning päritolu jälgitavus.