Esikäsittelyalgoritmit

Esikäsittelyalgoritmit ovat joukko menetelmiä, joita käytetään datan valmisteluun ennen sen analysointia tai syöttämistä koneoppimismalleihin. Tavoitteena on parantaa datan laatua, poistaa virheitä ja epäjohdonmukaisuuksia sekä muuntaa data sellaiseen muotoon, että se on tehokkaasti hyödynnettävissä.

Yleisiä esikäsittelyalgoritmeja ovat datan puhdistus, joka sisältää puuttuvien arvojen käsittelyn (esim. täyttämällä ne keskiarvolla tai mediaanilla tai poistamalla rivit) ja kohinan poistamisen. Datan muunnos on toinen keskeinen vaihe, johon kuuluu esimerkiksi skaalaus (normalisointi tai standardointi) numeeristen ominaisuuksien arvojen saattamiseksi samankaltaiselle asteikolle. Ominaisuusvalinta ja -ekstraktio ovat myös tärkeitä, sillä ne auttavat vähentämään ulottuvuutta ja poistamaan merkityksettömät tai redundanttiset ominaisuudet. Tällaisia menetelmiä ovat esimerkiksi pääkomponenttianalyysi (PCA) ja lineaariset diskriminanttianalyysit (LDA). Kategoristen muuttujien käsittely, kuten muuttaminen numeeriseen muotoon (esim. one-hot-enkoodaus), on myös yleinen esikäsittelyaskel. Nämä algoritmit auttavat varmistamaan, että data on johdonmukaista, luotettavaa ja sopivaa käytettäväksi erilaisissa analyyttisissä ja mallinnustarkoituksissa, mikä johtaa usein parempiin tuloksiin.