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.