Preprocessing
Preprocessing bezeichnet den Prozess der Aufbereitung von Daten, bevor diese einer maschinellen Lernmethode zugeführt werden. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten und die Leistung des Algorithmus zu optimieren. Ohne eine angemessene Aufbereitung können selbst die leistungsfähigsten Modelle zu ungenauen oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.
Während des Preprocessings werden die Rohdaten in eine Form gebracht, die für das Lernen des Modells geeignet ist. Dazu gehören beispielsweise das Ausfüllen fehlender Werte, das Entfernen von Rauschen oder das Anpassen der Datenskala. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Standardisierung der Daten, um sicherzustellen, dass alle Merkmale in einem einheitlichen Format vorliegen.
Ein typischer Schritt im Preprocessing ist die Behandlung fehlender Werte. Diese können beispielsweise durch den Mittelwert, den Median oder eine speziell entwickelte Methode ersetzt werden. Darüber hinaus umfasst das Preprocessing oft die Normalisierung oder Skalierung der Daten. Beispielsweise kann die Skalierung durch das Subtrahieren des Mittelwerts und das Teilen durch die Standardabweichung erfolgen, um die Daten auf einen gemeinsamen Bereich zu bringen.
Ein weiterer Schritt ist die Kodierung kategorialer Variablen. Hierbei werden beispielsweise Textkategorien in numerische Werte umgewandelt, um sie vom Algorithmus verarbeiten zu können. Für textbasierte Daten umfasst das Preprocessing häufig die Tokenisierung, bei der der Text in Wörter oder Subwörter aufgeteilt wird, sowie das Entfernen von Stopwörtern und Sonderzeichen.
Neben diesen grundlegenden Schritten kann das Preprocessing auch die Anreicherung der Daten durch das Hinzufügen neuer Merkmale oder das Teilen der Daten in Trainings- und Testsets umfassen. In einigen Fällen wird auch eine Datenvergrößerung durchgeführt, um die Größe des Datensatzes künstlich zu vergrößern und das Overfitting des Modells zu vermeiden.
Zusammenfassend ist das Preprocessing ein unverzichtbarer Bestandteil des maschinellen Lernprozesses. Es sorgt dafür, dass die Daten in einer für das Modell optimalen Form vorliegen und ermöglicht so präzise und zuverlässige Vorhersagen.