1. Limpieza de datos :
El preprocesamiento a menudo comienza con la limpieza de datos, donde se inspeccionan para identificar y corregir errores, inconsistencias o valores faltantes. Esto puede incluir eliminar puntos de datos duplicados, manejar valores faltantes (por ejemplo, mediante imputación o eliminación) y corregir errores en la entrada de datos.
2. Integración de datos :
Si están involucrados múltiples conjuntos de datos o fuentes de datos, la integración de datos los combina en un formato consistente y cohesivo. Esto podría implicar fusionar conjuntos de datos con identificadores o características comunes y resolver cualquier conflicto en las definiciones o formatos de datos.
3. Transformación de datos :
La transformación de datos implica modificar el formato o la estructura de los datos para hacerlos más adecuados para el análisis. Las transformaciones de datos comunes incluyen:
- Escalado de funciones :Transformar características numéricas para que tengan una escala o rango consistente, haciéndolas comparables y evitando que una característica domine el análisis.
- Normalización :Transformar características numéricas para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1, lo que ayuda a lograr un mejor rendimiento y estabilidad del modelo.
- Transformación de registros :Aplicar la función logarítmica a características numéricas para reducir la asimetría o comprimir su rango.
- Codificación One-Hot :Conversión de variables categóricas con múltiples categorías en vectores binarios, donde cada columna representa una categoría.
- Agrupación :agrupar características continuas en intervalos discretos (contenedores) para reducir la dimensionalidad y mejorar la interpretabilidad.
4. Selección de funciones :
La selección de características tiene como objetivo identificar y seleccionar las características más relevantes e informativas que contribuyen a la variable objetivo. Esto ayuda a reducir la dimensionalidad de los datos, mejorar el rendimiento del modelo y reducir los costos computacionales. Para la selección de características se pueden utilizar técnicas como análisis de correlación, información mutua y puntuaciones de importancia de características.
5. Equilibrio de datos :
En los casos en los que el conjunto de datos está desequilibrado (es decir, una clase supera significativamente a otras), se pueden aplicar técnicas de equilibrio de datos para solucionar este problema. El sobremuestreo (replicar puntos de datos de la clase minoritaria) o el submuestreo (eliminar puntos de datos de la clase mayoritaria) son técnicas de equilibrio comúnmente utilizadas.
6. Detección y tratamiento de valores atípicos :
Los valores atípicos, que son puntos de datos significativamente diferentes del resto, pueden afectar los resultados del análisis. El preprocesamiento puede implicar identificar y manejar valores atípicos eliminándolos, limitando sus valores o transformándolos para reducir su influencia.
Al realizar un preprocesamiento, los datos se preparan para que sean más precisos, consistentes y adecuados para tareas posteriores de análisis y modelado. El preprocesamiento adecuado mejora el rendimiento general y la confiabilidad de los algoritmos de aprendizaje automático, lo que genera conocimientos más efectivos y significativos.