esikäsittelyalgoritmien

Esikäsittelyalgoritmit ovat keskeinen osa data-analytiikkaa ja koneoppimista. Niiden tavoitteena on parantaa datan laatua ja muokata sitä siten, että se soveltuu paremmin analyysiin tai mallien koulutukseen. Monet algoritmit ovat herkkiä datan esitystavalle, ja huono esikäsittely voi johtaa virheellisiin tuloksiin tai heikentyneeseen suorituskykyyn.

Yleisiä esikäsittelyalgoritmien tehtäviä ovat puuttuvien arvojen käsittely, joko poistamalla rivejä tai sarakkeita, tai täyttämällä puuttuvat arvot keskiarvolla, mediaanilla tai jollakin edistyneemmällä menetelmällä. Myös virheellisten tai epäjohdonmukaisten arvojen korjaaminen kuuluu esikäsittelyyn. Datan skaalaus on toinen tärkeä vaihe, jossa ominaisuuksien arvot muutetaan samalle asteikolle. Tämä on erityisen tärkeää algoritmeille, jotka perustuvat etäisyyden laskemiseen, kuten K-lähimmät naapurit tai tukivektorikoneet. Yleisiä skaalausmenetelmiä ovat normalisointi ja standardointi.

Muita esikäsittelyn vaiheita voivat olla kategoristen muuttujien muuntaminen numeerisiksi (esim. one-hot encoding), ulkoneiden eli poikkeavien havaintojen tunnistaminen ja käsittely sekä ulottuvuuden vähennys, kuten pääkomponenttianalyysi (PCA), joka vähentää datan ominaisuuksien määrää säilyttäen samalla mahdollisimman paljon informaatiota. Tehokas esikäsittely voi merkittävästi parantaa mallien tarkkuutta ja nopeuttaa oppimisprosessia.