Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие методы и техники могут быть использованы для улучшения качества модели на обучающей выборке. Это может быть полезно при выборе подходящего алгоритма машинного обучения и оптимизации параметров модели. Также знание о возможных преобразованиях данных может помочь в предобработке и очистке данных перед обучением модели.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Преобразование типов данных: это может включать в себя преобразование категориальных данных в числовые, преобразование строковых данных в числовые, преобразование данных с плавающей точкой в целочисленные и т.д.
2. Масштабирование данных: это может включать в себя нормализацию данных, стандартизацию данных или масштабирование данных в диапазон от 0 до 1.
3. Обработка пропущенных значений: это может включать в себя заполнение пропущенных значений средним, медианой или модой, удаление строк или столбцов с пропущенными значениями или использование алгоритмов, которые могут обрабатывать пропущенные значения.
4. Обработка выбросов: это может включать в себя удаление выбросов, замену выбросов на среднее значение или использование алгоритмов, которые могут обрабатывать выбросы.
5. Кодирование категориальных данных: это может включать в себя преобразование категориальных данных в числовые с помощью методов, таких как one-hot encoding или label encoding.
6. Понижение размерности данных: это может включать в себя методы, такие как главные компоненты (PCA) или методы выбора признаков, которые позволяют уменьшить количество признаков в данных.
7. Генерация новых признаков: это может включать в себя создание новых признаков на основе существующих, например, путем комбинирования или преобразования существующих признаков.
8. Балансировка классов: это может включать в себя методы, такие как oversampling или undersampling, которые позволяют сбалансировать классы в обучающей выборке.
9. Удаление шума: это может включать в себя удаление выбросов или шумовых признаков, которые могут негативно влиять на процесс обучения модели.
10. Нормализация данных: это может включать в себя приведение данных к определенному диапазону или распределению, что может улучшить процесс обучения модели.