Preprocessingtechnieken

Preprocessingtechnieken verwijzen naar een reeks methoden die worden toegepast op ruwe gegevens voordat deze worden gebruikt voor analyses, modellering of besluitvorming. Het doel is om de kwaliteit, consistentie en bruikbaarheid van de data te verbeteren, zodat modellen sneller convergeren en betrouwbaardere voorspellingen leveren.

Veelvoorkomende categorieën zijn data cleaning (ontbrekende waarden invullen, inconsistenties herstellen, duplicaten verwijderen), normalisatie en schaalverdeling (standaardisatie, min-max-schaal), en codering van categorische variabelen (one-hot encoding, label encoding). Daarnaast komen feature engineering en selectie aan bod, evenals dimensiedaling (PCA, t-SNE/UMAP) en data-augmentatie bij beeld- en spraaktoepassingen. In tijdreeksen speelt preprocessing vaak in op her-sampling, detrending en smoothing. Tekst- en beelddata ondergaan bovendien specifieke stappen zoals tokenisatie, stopwoordverwijdering, stemming/lemmatisering, beeldresizing, normalisatie en color-space-conversie.

In praktische workflows maken preprocessingtechnieken deel uit van data pipelines. De preprocessing stap wordt doorgaans alleen op de trainingsdata getraind (fit) en vervolgens toegepast op zowel train als test/nieuwe data (transform), zodat data-lek wordt voorkomen en de evaluatie eerlijk blijft.

Toepassingen omvatten machine learning en statistische modellering, signaalverwerking, computer vision en natuurlijke taalverwerking. De keuze van technieken hangt af van de aard van de data, de beoogde modellen en de gewenste balans tussen nauwkeurigheid en computationele kosten.

Knelpunten zijn ontbrekende waarden, ruis, scheve klassen en hoge dimensionaliteit. Daarnaast spelen schaalverschillen tussen variabelen en de interpretatie van transforms een rol. Het is cruciaal om preprocessing zorgvuldig te documenteren en reproduceerbaar te maken, zodat resultaten valideerbaar blijven.