preprocessingsteget

Preprocessingsteget är det första steget i många dataanalys- och maskininlärningspipelines där rådata genomgår rengöring, transformering och anpassning innan modellen tränas.

Syftet är att förbättra datakvalitet, uppfylla modellens antaganden, minska brus, hantera saknade värden, normalisera eller skala variabler, koda kategoriska variabler samt reducera mängden och komplexiteten i data.

Vanliga tekniker inkluderar borttagning av brus och felaktiga poster, imputering av saknade värden, standardisering och normalisering av numeriska variabler, encoding av kategoriska variabler (till exempel one-hot eller label encoding), samt reduktion av dimensioner genom metoder som PCA.

I bild- och textbaserade tillämpningar skiljer sig preprocessing. Inom bildbehandling kan det innebära bildstorlek, färgrumsomvandling, brusreducering och normalisering; inom NLP innebär tokenisering, nedbrytning och vektorisering innan modeller används.

Utförandet av preprocessing bör övervakas noggrant för att undvika dataförväxling eller informationsläckage mellan träning och testdata. Val av tekniker bör dokumenteras och utvärderas genom validering för att säkerställa generalisering.

Preprocessingsteget är ofta en iterativ del av arbetsflödet som anpassas efter domän, data och modellkrav och kan vara lika viktig som själva modellvalet för slutresultatets prestanda.