Какие основные ошибки могут возникнуть при предобработке данных для машинного обучения?

Некоторые основные ошибки, которые могут возникнуть при предобработке данных для машинного обучения:

• Игнорирование пропущенных значений. www.geeksforgeeks.org Значения могут отсутствовать из-за повреждения данных или сбоя при записи. www.geeksforgeeks.org Игнорирование пропусков может привести к смещению и неточным прогнозам. www.geeksforgeeks.org
• Неправильное масштабирование функций. www.geeksforgeeks.org Масштабирование функций приводит различные функции к общему масштабу, не позволяя определённым функциям доминировать в процессе обучения. www.geeksforgeeks.org
• Неучёт аномалий и выбросов. mkomov.com Аномалии в данных могут как сигнализировать о важном событии, так и быть результатом ошибки. mkomov.com Определение и обработка таких случаев — важная задача для аналитика. mkomov.com
• Плохой анализ набора данных. www.geeksforgeeks.org Понимание характеристик набора данных и использование соответствующих методов могут повысить качество входных данных и производительность модели. www.geeksforgeeks.org
• Использование необработанных данных без проверки. blog.ishosting.com Сырые данные зачастую содержат несоответствия, ошибки и пропуски, что негативно влияет на работу модели. blog.ishosting.com
• Ошибка подтасовки (data leakage). mkomov.com Это происходит, когда информация из тестового набора данных по ошибке используется при обучении. mkomov.com Результатом становится завышенная оценка эффективности модели. mkomov.com

Избежать ошибок при работе с данными в машинном обучении помогают тщательный анализ, планирование и тестирование моделей. mkomov.com