esikäsittelymenetelmistä

Esikäsittelymenetelmät ovat joukko prosesseja, joita käytetään datan valmisteluun analysointia, koneoppimista tai muuta tiedonkäsittelyä varten. Tavoitteena on parantaa datan laatua, johdonmukaisuutta ja käyttökelpoisuutta. Yleisiä esikäsittelyvaiheita ovat datan puhdistus, muuntaminen ja vähentäminen.

Datan puhdistus kattaa virheiden, puuttuvien arvojen ja epäjohdonmukaisuuksien käsittelyn. Puuttuvia arvoja voidaan korvata keskiarvoilla, mediaaneilla tai käyttämällä kehittyneempiä imputointimenetelmiä. Epäjohdonmukaisuudet, kuten virheelliset merkinnät tai duplikaatit, poistetaan tai korjataan.

Datan muuntaminen sisältää datan muokkaamisen haluttuun muotoon. Tämä voi sisältää datan skaalaamisen, normalisoinnin tai ominaisuuksien luomisen. Skaalaus auttaa varmistamaan, että eri mittakaavoissa olevat ominaisuudet eivät dominoi analyysia. Ominaisuuksien luominen tarkoittaa uusien, informatiivisempien ominaisuuksien johtamista olemassa olevista datan perusteella.

Datan vähentäminen keskittyy datan koon pienentämiseen säilyttäen samalla sen tärkeimmät tiedot. Tämä voi tapahtua ominaisuusvalinnan, jossa poistetaan merkityksettömät tai redundantit ominaisuudet, tai ulottuvuusreduktion, kuten pääkomponenttianalyysin (PCA) avulla. Esikäsittelymenetelmien huolellinen soveltaminen on olennaista luotettavien ja tarkkojen tulosten saavuttamiseksi.