Следующим этапом является предварительная обработка данных. Часто собранные данные содержат множество проблем: недостающие значения, дубли и аномалии. На этом этапе необходимо анализировать и устранять эти недостатки различными методами. Например, недостающие значения можно убирать или заменять средними или модальными значениями, а дубликаты – удалять, применяя методы для идентификации строк с одинаковым содержанием. В Python для удаления дубликатов из DataFrame можно использовать следующий код:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.drop_duplicates()
```
Затем необходимо провести нормализацию или стандартизацию данных. Например, если ваши переменные имеют разные единицы измерения, модель может неверно интерпретировать их вес. Выравнивание масштабов поможет избежать подобных проблем. Если у вас есть переменные для окраски автомобиля в диапазоне от 0 до 255 и переменная для роста человека в сантиметрах, их нужно привести к единой шкале перед обучением модели.
Следующий шаг – разметка данных, который часто становится решающим для задач с обучением с учителем. Здесь важно не только правильно разметить данные, но и обеспечить их качество. Если вы работаете с изображениями для задачи классификации, необходимо точно указать, какие объекты на них изображены, создавая аннотации. Это можно сделать вручную или с помощью специализированных инструментов, таких как LabelImg или VGG Image Annotator. Достоверность разметки критически важна: ошибки на этом этапе могут привести к неэффективности модели. Практически полезно привлекать к процессу разметки различных экспертов в соответствующей области и использовать их одобренные решения как контрольные образцы.
Кроме того, стоит рассмотреть методики увеличения данных. Этот подход может помочь увеличить имеющийся объём данных и повысить устойчивость модели. Для изображений это может включать изменения, такие как повороты, увеличения, смещения и другие трансформации. Например, в Keras вы можете использовать следующий код для применения аугментации к вашим изображениям:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,
............................ width_shift_range=0.2,
............................ height_shift_range=0.2,