preprocessingtechnieken
Preprocessingtechnieken verwijzen naar een reeks methoden die worden toegepast op ruwe gegevens voordat deze worden gebruikt voor analyses, modellering of besluitvorming. Het doel is om de kwaliteit, consistentie en bruikbaarheid van de data te verbeteren, zodat modellen sneller convergeren en betrouwbaardere voorspellingen leveren.
Veelvoorkomende categorieën zijn data cleaning (ontbrekende waarden invullen, inconsistenties herstellen, duplicaten verwijderen), normalisatie en schaalverdeling (standaardisatie,
In praktische workflows maken preprocessingtechnieken deel uit van data pipelines. De preprocessing stap wordt doorgaans alleen
Toepassingen omvatten machine learning en statistische modellering, signaalverwerking, computer vision en natuurlijke taalverwerking. De keuze van
Knelpunten zijn ontbrekende waarden, ruis, scheve klassen en hoge dimensionaliteit. Daarnaast spelen schaalverschillen tussen variabelen en