Справочник по нейронным сетям: от теории к практике

Однако при разработке нейросетевых моделей необходимо учитывать такие аспекты, как выбор оптимальной архитектуры, обучение сети, выбор оптимальных гиперпараметров, предотвращение переобучения и многое другое.

Глава 2: Подготовка данных

Предварительная обработка данных – важнейший шаг в построении нейронной сети, поскольку она может значительно повлиять на производительность модели. В этой главе мы рассмотрим важность предварительной обработки данных, а также методы обработки отсутствующих данных, нормализации и стандартизации данных и одноточечного кодирования категориальных переменных.

Важность предварительной обработки данных

Предварительная обработка данных – это процесс очистки, преобразования и подготовки данных к анализу. Качество и структура данных могут оказать значительное влияние на производительность нейронной сети, поэтому важно убедиться, что данные имеют правильный формат и не содержат ошибок.

Одной из распространенных проблем с необработанными данными являются пропущенные значения.

Обработка отсутствующих данных.

Существует несколько методов обработки отсутствующих данных, в том числе:

Удаление: Самым простым методом обработки отсутствующих данных является простое удаление всех записей с отсутствующими значениями. Этот метод подходит только в том случае, если количество записей с отсутствующими значениями невелико по сравнению с общим количеством записей.

Импутация: Этот метод заменяет отсутствующие значения на замещающее значение, например, среднее или медиану столбца. Это может быть сделано с помощью таких алгоритмов, как k-nearest neighbors или деревья решений.

Интерполяция: Этот метод использует математическую функцию для оценки отсутствующих значений на основе значений других записей в том же столбце.

Нормализация и стандартизация

После обработки отсутствующих данных важно нормализовать и стандартизировать данные. Нормализация изменяет масштаб данных так, чтобы все значения находились в диапазоне от 0 до 1. Стандартизация изменяет масштаб данных так, чтобы среднее значение данных было равно 0, а стандартное отклонение – 1.

Нормализация и стандартизация важны, поскольку нейронные сети чувствительны к масштабу данных.