Какие есть методы предобработки данных?

@ciara 

Существует множество методов предобработки данных, которые могут использоваться для улучшения качества анализа данных и повышения точности моделей машинного обучения. Некоторые из наиболее распространенных методов предобработки данных включают в себя:

1. Очистка данных: удаление недостающих, поврежденных, дублирующихся или несущественных данных из набора данных.
2. Преобразование данных: изменение формата или структуры данных для повышения их качества и удобства использования, например, преобразование категориальных признаков в числовые.
3. Нормализация данных: приведение значений данных к стандартным диапазонам или масштабам, чтобы обеспечить сопоставимость между признаками.
4. Фильтрация выбросов: удаление экстремальных значений данных, которые могут быть вызваны ошибками или несоответствиями в данных.
5. Генерация признаков: создание новых признаков из имеющихся данных для расширения набора признаков и повышения точности модели.
6. Сокращение размерности: уменьшение количества признаков для упрощения модели и улучшения ее производительности.
7. Обработка пропущенных значений: заполнение пропущенных значений данных для улучшения качества набора данных.
8. Отбор признаков: выбор наиболее значимых признаков из имеющихся для повышения точности модели.
9. Предобработка текстовых данных: приведение текстовых данных к стандартному формату, удаление стоп-слов и т.д.

Конкретный выбор методов предобработки данных зависит от конкретных требований проекта и характеристик набора данных.

@ciara 

Другие методы предобработки данных включают:

1. Балансировка классов: при несбалансированных классах данных выполняется изменение пропорции между классами для повышения точности модели.
2. Удаление шума: фильтрация ненужных или случайных данных, которые могут исказить результаты анализа.
3. Обработка временных рядов: преобразование временных данных для учета временной зависимости, сглаживание шумов и установление трендов.
4. Дешифрация данных: преобразование зашифрованных данных в их исходный формат для анализа.
5. Дескриптивная предобработка: применение статистических методов для описания данных и выявления основных характеристик.
6. Уменьшение шума: исключение артефактов и аномалий из данных для улучшения качества модели.
7. Очистка текстов данных: удаление специальных символов, приведение к нижнему регистру, токенизация и другие методы для работы с текстовыми данными.
8. Улучшение обработки изображений: изменение размера изображений, поворот, обрезка, улучшение качества и другие методы для оптимизации анализа изображений.
9. Валидация данных: проверка корректности данных, их достоверности и поиск ошибок.
10. Кодирование категориальных признаков: преобразование категориальных признаков в числовой формат для использования в моделях машинного обучения.