Нейронные сети

– Кодирование признаков: преобразуйте категориальные переменные в числовые представления, используя такие методы, как одноразовое кодирование или кодирование меток, в зависимости от характера данных.

– Обработка отсутствующих данных: Устраните недостающие данные, исчисляя значения или рассматривая такие стратегии, как удаление отсутствующих данных или использование передовых методов условного исчисления.

– Обработка выбросов: Идентификация и обработка выбросов, которые являются экстремальными значениями, которые могут повлиять на производительность нейронной сети.

Это может включать в себя удаление выбросов или их трансформацию, чтобы свести к минимуму их воздействие.

– Секционирование данных: разделите данные на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Обучающий набор используется для обучения нейронной сети, проверочный набор помогает в настройке гиперпараметров, а тестовый набор используется для оценки конечной производительности модели.

6. Проектирование функций: извлечение или создание новых функций из существующих данных, которые могут повысить производительность нейронной сети.

Проектирование признаков включает в себя знания предметной области и творческие методы для получения значимых представлений из данных. Этот шаг может включать преобразование признаков, термины взаимодействия, полиномиальные признаки или методы проектирования признаков, зависящие от предметной области.

7. Увеличение данных (необязательно): методы увеличения данных могут применяться, в первую очередь в графических и текстовых данных, для искусственного увеличения размера и разнообразия обучающих данных.

Такие методы, как переворачивание изображения, поворот, обрезка или методы увеличения текстовых данных, могут помочь улучшить обобщение модели.

8. Балансировка данных (если применимо): В случаях, когда данные несбалансированы, когда один класс доминирует над другими, рассмотрите такие методы, как избыточная или недостаточная дискретизация, чтобы сбалансировать классы.

Это помогает предотвратить смещение в сторону класса большинства и улучшает производительность модели в классе меньшинства.

9. Нормализация данных: Нормализуйте данные, чтобы убедиться, что они имеют среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Нормализация может помочь в улучшении сходимости и стабильности нейронной сети во время обучения.

10.