Предварительная обработка данных — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показаны 3 промежуточные версии 2 участников)
Строка 8: Строка 8:
  
 
== Преобразование порядкового типа ==
 
== Преобразование порядкового типа ==
[[File:Преобразование_порядкового_типа_в_k_категорий.png|250px|thumb|рис1. Преобразование порядкового типа в 3 категории A, B, C : (A<B<C)]]
+
[[File:Преобразование_порядкового_типа_в_k_категорий.png|250px|thumb|рис.1 Преобразование порядкового типа в 3 категории A, B, C : (A<B<C)]]
  
 
* Преобразование в число(берём его порядковый номер)
 
* Преобразование в число(берём его порядковый номер)
 
* Преобразование в k бинарных категорий(если число значений конечно и равно k):
 
* Преобразование в k бинарных категорий(если число значений конечно и равно k):
  
<tex>c_i(ord) := (ord < ord_i), где </tex>{<tex>ord_1, ..., ord_k</tex>} - множество значений порядкового признака.(см. рис1)
+
<tex>c_i(ord) := (ord < ord_i), где </tex>{<tex>ord_1, ..., ord_k</tex>} - множество значений порядкового признака.(см. рис.1)
  
 
== Преобразование категории ==
 
== Преобразование категории ==
[[File:Преобразование_небинарной_категории_в_бинарную.png|250px|thumb|рис2. Преобразование небинарной категории в бинарную(A<B<C)]]
+
[[File:Преобразование_небинарной_категории_в_бинарную.png|250px|thumb|рис.2 Преобразование небинарной категории в бинарную (A<B<C)]]
  
 
* Бинарную категорию можно преобразовать в число: <tex>c_1 \Rightarrow 0, c_2 \Rightarrow 1</tex> или <tex>c_1 \Rightarrow -1, c_2 \Rightarrow +1</tex>
 
* Бинарную категорию можно преобразовать в число: <tex>c_1 \Rightarrow 0, c_2 \Rightarrow 1</tex> или <tex>c_1 \Rightarrow -1, c_2 \Rightarrow +1</tex>
* Категорию из k значений {<tex>c_1, ..., c_k</tex>} можно '''бинаризовать''' получив k бинарных категорий:<tex>b_i(c) := (c = c_i)</tex>(см. рис2)('''НО''' обратное преобразование иногда невозможно(получим много true и не понятно, к какой категории относить))
+
* Категорию из k значений {<tex>c_1, ..., c_k</tex>} можно '''бинаризовать''' получив k бинарных категорий:<tex>b_i(c) := (c = c_i)</tex>(см. рис.2)('''НО''' обратное преобразование иногда невозможно(получим много true и не понятно, к какой категории относить))
 
* One-hot encoding - преобразование категорий в числа (0, 1): one-hot<tex>_i(c) = [c = c_i]</tex>
 
* One-hot encoding - преобразование категорий в числа (0, 1): one-hot<tex>_i(c) = [c = c_i]</tex>
  
Строка 28: Строка 28:
 
= Аномалии в наборе данных =
 
= Аномалии в наборе данных =
  
Аномалии - плохие объекты для построения нашей модели
+
Аномалии - плохие объекты для построения нашей модели.
  
 
Задача поиска аномалий является отдельной задачей машинного обучения, про которую можно почитать [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=поиск_аномалий здесь]  
 
Задача поиска аномалий является отдельной задачей машинного обучения, про которую можно почитать [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=поиск_аномалий здесь]  

Текущая версия на 19:30, 4 сентября 2022

Типизация признаков

Преобразование числа

Обычно с числами довольно удобно работать и преобразовывают их достаточно редко.

Дискретизация

  • Преобразование в порядковый признак. (берём в числах диапазоны и диапазонам сопоставляем категории)
  • Преобразование в категориальный признак. (НО теряется информация о порядке)

Преобразование порядкового типа

рис.1 Преобразование порядкового типа в 3 категории A, B, C : (A<B<C)
  • Преобразование в число(берём его порядковый номер)
  • Преобразование в k бинарных категорий(если число значений конечно и равно k):

[math]c_i(ord) := (ord \lt ord_i), где [/math]{[math]ord_1, ..., ord_k[/math]} - множество значений порядкового признака.(см. рис.1)

Преобразование категории

рис.2 Преобразование небинарной категории в бинарную (A<B<C)
  • Бинарную категорию можно преобразовать в число: [math]c_1 \Rightarrow 0, c_2 \Rightarrow 1[/math] или [math]c_1 \Rightarrow -1, c_2 \Rightarrow +1[/math]
  • Категорию из k значений {[math]c_1, ..., c_k[/math]} можно бинаризовать получив k бинарных категорий:[math]b_i(c) := (c = c_i)[/math](см. рис.2)(НО обратное преобразование иногда невозможно(получим много true и не понятно, к какой категории относить))
  • One-hot encoding - преобразование категорий в числа (0, 1): one-hot[math]_i(c) = [c = c_i][/math]

Нормализация данных

Набор данных содержит в себе единицы измерения, которые отбрасываются, чтобы набор данных был просто числами. Но чтобы далее работать, нам нужно, чтобы все объекты были приведены к единому формату. Подробнее читай тут

Аномалии в наборе данных

Аномалии - плохие объекты для построения нашей модели.

Задача поиска аномалий является отдельной задачей машинного обучения, про которую можно почитать здесь

Пропуски в наборе данных

Иногда в таблице с данными существую пустоты(они же пропуски), про работу с пропусками можно почитать тут