O pré-processamento é uma etapa crucial na preparação de dados e é comumente aplicado antes da modelagem ou construção de algoritmos de aprendizado de máquina. Envolve a transformação de dados brutos em um formato adequado para análise. Aqui está uma explicação aprimorada e mais abrangente:

1. Limpeza de dados :
O pré-processamento geralmente começa com a limpeza dos dados, onde os dados são inspecionados para identificar e corrigir quaisquer erros, inconsistências ou valores ausentes. Isso pode incluir a remoção de pontos de dados duplicados, o tratamento de valores ausentes (por exemplo, por imputação ou exclusão) e a correção de erros de entrada de dados.

2. Integração de dados :
Se vários conjuntos de dados ou fontes de dados estiverem envolvidos, a integração de dados os combina em um formato consistente e coeso. Isto pode implicar a fusão de conjuntos de dados com identificadores ou características comuns e a resolução de quaisquer conflitos nas definições ou formatos dos dados.

3. Transformação de dados :
A transformação de dados envolve a modificação do formato ou estrutura dos dados para torná-los mais adequados para análise. As transformações de dados comuns incluem:

- Escalonamento de recursos :Transformar recursos numéricos para ter uma escala ou intervalo consistente, tornando-os comparáveis ​​e evitando que um recurso domine a análise.

- Normalização :Transformar características numéricas para ter média 0 e desvio padrão 1, o que ajuda a obter melhor desempenho e estabilidade do modelo.

- Transformação de log :aplicar a função logarítmica a recursos numéricos para reduzir a assimetria ou compactar seu intervalo.

- Codificação One-Hot :conversão de variáveis ​​categóricas com múltiplas categorias em vetores binários, onde cada coluna representa uma categoria.

- Binning :agrupar recursos contínuos em intervalos discretos (compartimentos) para reduzir a dimensionalidade e melhorar a interpretabilidade.

4. Seleção de recursos :
A seleção de recursos visa identificar e selecionar os recursos mais relevantes e informativos que contribuem para a variável alvo. Isso ajuda a reduzir a dimensionalidade dos dados, melhorar o desempenho do modelo e reduzir custos computacionais. Técnicas como análise de correlação, informações mútuas e pontuações de importância de recursos podem ser usadas para seleção de recursos.

5. Balanceamento de dados :
Nos casos em que o conjunto de dados está desequilibrado (ou seja, uma classe supera significativamente as outras), técnicas de balanceamento de dados podem ser aplicadas para resolver isso. Superamostragem (replicação de pontos de dados da classe minoritária) ou subamostragem (remoção de pontos de dados da classe majoritária) são técnicas de balanceamento comumente usadas.

6. Detecção e tratamento de valores discrepantes :
Valores discrepantes, que são pontos de dados significativamente diferentes dos demais, podem impactar os resultados da análise. O pré-processamento pode envolver a identificação e o tratamento de valores discrepantes, removendo-os, limitando seus valores ou transformando-os para reduzir sua influência.

Ao realizar o pré-processamento, os dados são preparados para serem mais precisos, consistentes e adequados para tarefas subsequentes de análise e modelagem. O pré-processamento adequado melhora o desempenho geral e a confiabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina, levando a insights mais eficazes e significativos.