Sådan forbereder du dine data til machine learning

Sidder du med et enormt datasæt, der rummer skjulte mønstre og potentiale?  

Første skridt mod at anvende machine learning effektivt er at forstå vigtigheden af dataforberedelse.  

Uden ordentligt forberedte data vil selv de bedste machine learning-algoritmer kunne ende med at give dårlige eller decideret fejlagtige resultater.  

Her dykker vi derfor ned i de vigtigste trin i dataforberedelse, som er nødvendige for at få succes med machine learning-projekter.

Datainsamling: Start med de rigtige data

For at kunne anvende machine learning til at løse problemer, er det første skridt at indsamle relevante data:  

Data skal være repræsentative for det problem, du ønsker at løse. Dette kan være data fra interne systemer, eksterne datakilder eller offentlige databaser. Det er vigtigt at sikre sig, at dataene er af god kvalitet og har tilstrækkelig variation til at lære meningsfulde mønstre. 

For at få bedst mulige resultater fra machine learning skal dataene være omfattende og præcise.  

Dataindsamlingen kan også kræve samarbejde med andre teams i din organisation, som kan have information, der kan berige din datamodel.

2. Datarensning: Fjern støj og irrelevante oplysninger

En af de vigtigste opgaver i dataforberedelse er datarensning. I mange tilfælde kan data indeholde fejl, ufuldstændige oplysninger, dubletter eller irrelevante variabler, der forvrænger de resultater, du forsøger at opnå. 

Eksempler på datarensning inkluderer: 

• Fjernelse af dubletter: Dubletter kan forvrænge dine resultater, da de kan få et bestemt mønster til at fremstå som mere markant end det egentlig er. 

• Håndtering af manglende værdier: Manglende data er almindelige i virkelige datasæt. Det er nødvendigt at træffe en beslutning om, hvordan du håndterer dem, f.eks. ved at erstatte dem med gennemsnit, medianer eller ved at slette de datapunkter, der mangler. 

• Korrekt format: Data, som er indsamlet i et forkert format, skal konverteres til det format, der er kompatibelt med din machine learning-model. 

3. Feature Engineering: Skab de rigtige input til dine modeller

Feature engineering handler om at udvælge og skabe de rette inputvariabler, der giver den bedste prædiktive værdi for dine machine learning-modeller. Dette kan involvere at transformere eksisterende data til nye, der bedre repræsenterer de mønstre, modellen skal lære. 

Eksempler på feature engineering: 

• Skalering og normalisering: Hvis dine features har forskellige måleenheder (f.eks. vægt og indkomst), kan du skalere eller normalisere dem for at sikre, at ingen af dem dominerer modellen. 

• Kategoriske data: For data, der indeholder tekst eller kategorier (f.eks. "ja"/"nej" eller byer), kan det være nødvendigt at konvertere disse til numeriske værdier ved hjælp af metoder som One-Hot Encoding. 

• Skabelse af nye features: Nogle gange kan du kombinere flere eksisterende features for at skabe nye, der giver mere meningsfuld information. For eksempel kan du kombinere købsdato og produkttype for at skabe en "købsfrekvens" feature. 

4. Exploratory Data Analysis (EDA): Udforsk dine data grundigt

Inden du bygger en model, er det vigtigt at forstå dine data.  

Exploratory Data Analysis (EDA) er en proces, hvor du gennemgår datasættet for at opdage mønstre, relationer, outliers (afvigelser) og andre interessante egenskaber. Dette trin er nødvendigt for at kunne vælge de rigtige modeller og identificere potentielle problemer tidligt. 

Trin i EDA inkluderer: 

• Visualisering: Brug af grafer og diagrammer (f.eks. histogrammer, scatter plots, heatmaps) for at forstå distributionen af data og sammenhænge mellem variabler. 

• Statistisk analyse: Beregning af grundlæggende statistikker (f.eks. gennemsnit, standardafvigelse, korrelationer) for at få indsigt i dataenes karakteristika. 

• Outlier-detektion: Identificering af afvigelser eller unormale datapunkter, som kan have en negativ indvirkning på modellens præstation. 

5. Træning og test: Del dine data op

Når du har forberedt dine data, er det vigtigt at opdele dem i trænings- og testdatasæt. Træningsdatasættet bruges til at træne modellen, mens testdatasættet giver en uafhængig evaluering af, hvordan modellen præsterer på nye data. 

Sådan deler du data: 

• Træningsdatasæt (70-80%): Anvendes til at træne din machine learning-model. 

• Testdatasæt (20-30%): Bruges til at evaluere modellens præstation, så du kan vurdere, hvordan den vil præstere i virkelige scenarier. 

6. Evaluering og forbedring: Forbedre din model løbende

Når din model er trænet, er det tid til at evaluere dens præstation ved hjælp af forskellige evalueringsmetoder, som f.eks. præcision, recall eller F1-score, afhængig af dit problem. Hvis resultaterne ikke er tilfredsstillende, kan du gå tilbage og finjustere dine data, vælge nye features eller prøve andre modeller. 

Praktiske overvejelser inkluderer: 

• Korsvalidering: Brug af korsvalidering kan hjælpe med at vurdere modellens stabilitet og præcision. 

• Model tuning: Justering af hyperparametre (f.eks. læringsrate, antal lag i en neural netværksmodel) kan hjælpe med at forbedre præstationen. 

Dataforberedelse er nøglen til succes 

Machine learning starter med de data, du arbejder med. Ved at følge de ovenstående trin kan du sikre, at dine data er i den bedst mulige form til at generere værdifulde indsigter og et bedre beslutningsgrundlag.