Vorverarbeitungsergebnisse

Vorverarbeitungsergebnisse bezeichnet die Gesamtheit der Outputs, die aus der Vorverarbeitung roher Daten hervorgehen. Sie bilden die Grundlage für nachfolgende Analysen oder Modellierung und umfassen sowohl bereinigte Datensätze als auch die durchgeführten Transformationen.

Typische Schritte der Vorverarbeitung führen zu unterschiedlichen Ergebnissen. Datenbereinigung umfasst das Entfernen redundanter oder fehlerhafter Einträge, das Behandeln fehlender Werte durch Imputation oder Löschung sowie das Erkennen und Berücksichtigen von Ausreißern. Merkmale werden skaliert oder normalisiert, kategoriale Merkmale kodiert, und Features durch Feature Engineering erweitert oder transformiert. Zusätzlich kann eine Reduktion der Dimensionalität, das Aufteilen der Daten in Trainings- und Validierungssätze sowie das Erstellen von Masken oder Indizes erfolgen. Die Vorverarbeitung liefert neben dem finalen Merkmalsdatensatz oft Begleitinformationen wie die verwendeten Parameter (Imputationsstrategie, Skalierungswerte, Encoding-Mappings) und Diagnostik zur Verteilung vor und nach der Transformation.

Wichtigkeit und Nutzung: Die Ergebnisse der Vorverarbeitung beeinflussen die Leistung von Modellen maßgeblich. Eine klare Dokumentation von Pipeline-Schritten und Reproduzierbarkeit sind essenziell, da unsachgemäße Vorverarbeitung zu verzerrten Ergebnissen oder Datenlecks führen kann. Eine saubere Trennung von Trainings- und Testdaten sowie die Versionierung der Transformationsschritte unterstützen Audits und Nachvollziehbarkeit.

Beispiele: Ein bereinigter Datensatz mit imputierten fehlenden Werten, kategoriale Variablen kodiert (One-Hot-Kodierung) und Merkmale skaliert; eine JSON-Datei mit Transformationsparametern gehört typischerweise zu den Vorverarbeitungsergebnissen.