Некоторые методы обработки неопределённых данных в алгоритмах машинного обучения:

• Очистка и преобразование данных (Data cleansing and editing). 1 На этом этапе данные с недопустимыми значениями, выбросами или другими проблемами удаляются или корректируются. 1 Например, заполняются отсутствующие данные или удаляются объекты, содержащие их, если их доля велика. 1
• Преобразование признаков (Feature transformation). 1 На этом этапе изменяются значения признаков (например, признаки масштабируются), их тип (непрерывные значения преобразуются в категориальные) или модальность (изображения преобразуются в табличные данные). 1
• Отбор признаков (Feature selection). 1 На этом этапе сокращается количество признаков за счёт поиска подпространства более низкого измерения или путём удаления некоторых нерелевантных или дублирующих признаков. 1
• Создание и генерация признаков (Feature generation and construction). 1 Этот этап включает создание новых признаков на основе логики и знаний предметной области или математических преобразований. 1
• Генерация данных (Data generation and augmentation). 1 На этом этапе увеличивается объём данных за счёт копирования существующих точек, добавления слегка преобразованных имеющихся точек данных, создания новых синтетических данных из существующих или даже генерации данных из физических моделей. 1

Выбор конкретного алгоритма или комбинации методов зависит от специфики задачи, характера ошибок и структуры данных. 2