Welche Vorverarbeitung wird an meinen Daten durchgeführt, bevor ein Modell trainiert wird?

Kraken benötigt einen Datensatz, der größtenteils für maschinelles Lernen bereit ist. Wir wenden jedoch einige grundlegende Vorverarbeitungsschritte auf die Daten an, bevor wir Modelle erstellen. 1. Imputation von Nullwerten 2. Kodierung kategorialer Merkmale (auch bekannt als Erstellen von "Dummy-Variablen") 3. Merkmals-Skalierung oder Normalisierung 4. Umgang mit hoher Korrelation eines Treibers mit der vorhergesagten Metrik oder Korrelation zwischen Treibern 5. Zufällige Stichproben der Daten nehmen und eine Fünf-Fach-Kreuzvalidierung durchführen Alle diese Vorverarbeitungsschritte werden unter Berücksichtigung verschiedener Schwellenwerte in unserer Pipeline durchgeführt. Die Schwellenwerte können von uns geändert werden, wenn wir mehr darüber erfahren, wie genau die Modelle sind, die Kraken erstellt.