Maschinelles Lernen (ML) ist eine der wichtigsten Technologien des 21. Jahrhunderts. Es wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Logistik. Um jedoch zuverlässige und genaue Ergebnisse zu erzielen, müssen ML-Modelle mit hochwertigen Daten trainiert werden.
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt in der Vorbereitung von Daten für ML. Sie umfasst die Entfernung von Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten aus den Daten. Die Datenbereinigung ist wichtig, da sie die folgenden Vorteile bietet:
- Verbesserte Genauigkeit von ML-Modellen: Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen von ML-Modellen führen. Durch die Entfernung dieser Fehler können die ML-Modelle genauere Vorhersagen treffen.
- Verringerte Verzerrung von ML-Modellen: Verzerrungen in den Daten können dazu führen, dass ML-Modelle ungenaue oder unfaire Ergebnisse liefern. Durch die Bereinigung der Daten können diese Verzerrungen verringert werden.
- Verbesserte Effizienz von ML-Modellen: ML-Modelle können mit großen Datenmengen trainiert werden. Fehlerhafte Daten können jedoch die Trainingszeit und die Ressourcen beanspruchen. Durch die. Bereinigung der Daten kann die Effizienz der ML-Modelle verbessert werden.
Datenbereinigung
Es gibt eine Reihe von Methoden zur Datenbereinigung. Zu den wichtigsten Methoden gehören:
- Ausreißererkennung: Ausreißer sind Datensätze, die stark von den anderen Datensätzen abweichen. Ausreißer können durch manuelle Prüfung oder durch automatisierte Verfahren identifiziert werden.
- Datenkonsistenzprüfung: Die Daten sollten konsistent sein, d. h., es sollten keine Widersprüche oder Inkonsistenzen zwischen den einzelnen Datensätzen oder innerhalb eines Datensatzes auftreten. Dies kann durch manuelle Prüfung oder durch automatisierte Verfahren wie z. B. die Überprüfung von Datentypen, -formaten oder -werten erfolgen.
- Datenqualitätsprüfung: Die Daten sollten eine gute Qualität aufweisen, d. h., sie sollten vollständig, korrekt und aktuell sein. Dies kann durch manuelle Prüfung oder durch automatisierte Verfahren wie z. B. die Überprüfung von fehlenden Werten, Fehlern oder Duplikaten erfolgen.
- Datennormalisierung: Die Daten sollten normalisiert werden, d. h., die Werte sollten auf einen einheitlichen Bereich skaliert werden. Dies ist wichtig, um die Vergleichbarkeit der Daten zu gewährleisten und die Leistung von ML-Modellen zu verbessern.
- Datentransformation: Die Daten können transformiert werden, um sie für die Anwendung von ML-Modellen besser geeignet zu machen. Dies kann z. B. durch die Umwandlung von kategorialen Daten in numerische Daten oder durch die Erstellung neuer Features erfolgen.
Die Wahl der geeigneten Methoden zur Datenbereinigung hängt von den jeweiligen Daten und den Anforderungen des ML-Algorithmus ab. In der Praxis werden oft mehrere Methoden kombiniert, um die Daten bestmöglich aufzubereiten.
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger und zeitaufwändiger Schritt in der Vorbereitung von Daten für ML. Allerdings ist sie unerlässlich, um zuverlässige und genaue Ergebnisse von ML-Modellen zu erzielen.
Fazit
Datenbereinigungsmethoden sind ein wichtiger Bestandteil des ML-Prozesses. Sie tragen dazu bei, die Genauigkeit, Effizienz und Fairness von ML-Modellen zu verbessern.
