Vorverarbeitungsschritte

Vorverarbeitungsschritte, auch Preprocessing genannt, umfassen alle Maßnahmen, die darauf abzielen, Rohdaten für Analyse- oder Lernprozesse vorzubereiten. Ziel ist es, die Qualität der Daten zu erhöhen, Verzerrungen zu reduzieren und die Leistungsfähigkeit von Modellen zu verbessern, ohne die zugrunde liegenden Informationen zu verfälschen.

Zu den typischen Aufgaben gehören Datenbereinigung (Entfernen von Duplikaten, Fehlern, Inkonsistenzen), der Umgang mit fehlenden Werten (Löschen, Imputation durch Mittelwert, Median, häufigste Kategorie oder modellbasierte Methoden), sowie die Datenintegration aus mehreren Quellen. Weitere Schritte betreffen Datentypumwandlungen, Datums- und Zeitformatierung sowie die Standardisierung oder Normalisierung numerischer Merkmale, um unterschiedliche Skalen kompatibel zu machen. Kodierung kategorialer Merkmale (z. B. One-Hot-Encoding) und der Umgang mit Ausreißern gehören ebenfalls zu den gängigen Vorverarbeitungsschritten. Je nach Anwendungsfall kommen Merkmalsauswahl und Merkmalsextraktion hinzu, um redundante oder wenig informative Merkmale zu reduzieren und die Modellkomplexität zu verringern.

In Text- oder Bilddaten können spezifische Vorverarbeitungsschritte erforderlich sein, wie Tokenisierung, Stemming oder Stopwort-Entfernung bei Texten, sowie Resize, Normalisierung oder Farbkanal-Standardisierung bei Bildern. Zudem umfasst der Prozess oft die Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdaten sowie die sorgfältige Dokumentation der angewandten Schritte zur Gewährleistung von Reproduzierbarkeit. Herausforderungen schließen das Vermeiden von Datenlecks und die Balance zwischen Datenreduktion und Informationsgehalt ein.