Datenvorverarbeitung: So verarbeiten Sie Ihre Daten für eine optimale Performance

Author

Robert Koch

I write about AI, SEO, Tech, and Innovation. Led by curiosity, I stay ahead of AI advancements. I aim for clarity and understand the necessity of change, taking guidance from Shaw: 'Progress is impossible without change,' and living by Welch's words: 'Change before you have to'.

Die Datenvorverarbeitung ist einer der ersten Schritte bei der Erstellung und Nutzung eines maschinellen Lernmodells. In diesem Schritt werden die Rohdaten so aufbereitet, dass sie für die Einspeisung in das maschinelle Lernmodell geeignet sind. Dies ist häufig der erste Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernprojekts, da die Verfügbarkeit sauberer und gut formatierter Daten nicht immer möglich ist.

Inhaltsverzeichnis

• Merkmale der Datenvorverarbeitung

• Verwendung und Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen

• Schritte/Stufen der Datenvorverarbeitung

• Die beste Vorgehensweise für optimierte Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen

Die Datenvorverarbeitung besteht aus allen Maßnahmen, die die Eingabedaten mit dem maschinellen Lernmodell kompatibel machen. Diese Maßnahmen können Datenbereinigung, Formatierung, Datenreduzierung, Suche nach fehlenden Daten, Datenanreicherung und mehr umfassen.

Dieser Prozess ist auch einer der ersten Schritte bei anderen Datenanalyseaufgaben wie Data Mining und Datenanalyse, da analytische Anwendungen formatierte Daten benötigen, die von Computern und dem verwendeten maschinellen Lernmodell verstanden werden können.

Die rohen Eingabedaten, die in den Datenvorverarbeitungsprozess einfließen, können beliebige Daten wie Text, Bilder, Videos usw. sein. Es kann sich um unstrukturierte, strukturierte oder eine Kombination aus unstrukturierten und strukturierten Daten handeln. Viele dieser Daten stammen aus verschiedenen Quellen, die durch Data-Mining- und Warehousing-Techniken gewonnen werden können. Alle Rohdaten werden in das Format und die Reihenfolge umgewandelt, die das maschinelle Lernmodell für eine optimierte Datenanalyse benötigt.

Merkmale der Datenvorverarbeitung

Modelle des maschinellen Lernens arbeiten mit Datensätzen mithilfe von Dateneigenschaften oder Merkmalen. Ein Merkmal ist eine unabhängige Variable mit einem bestimmten Wert, der ein bestimmtes Datensatzattribut darstellt. Bei einem Datensatz mit Personaldaten können beispielsweise der Name, das Alter, das Geschlecht, die Tätigkeit und die Qualifikationen der Person als Merkmale betrachtet werden. Jedes maschinelle Lernmodell ist darauf trainiert, mit bestimmten Merkmalen zu arbeiten und seine Vorhersagen und Erkenntnisse auf der Grundlage dieser Merkmale abzuleiten. Die Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen hilft dabei, die Rohdaten in fokussierte Datensätze mit den erforderlichen Merkmalen einzugrenzen oder zu bereinigen, die von einem maschinellen Lernmodell problemlos verarbeitet werden können.

Die Merkmale lassen sich grob in zwei Typen einteilen:

• Kategorische Merkmale

Merkmale, deren Werte aus einer festen, definierten Menge möglicher Werte oder Erklärungen abgeleitet werden, werden als kategorisch bezeichnet. Sie können jeden endgültigen oder beschreibenden Wert haben, wie z. B. Datum, Boolesch (wahr oder falsch), positiv, neutral und Typen.

• Numerische Merkmale

Diese Merkmale enthalten Werte, die auf einer kontinuierlichen Skala numerisch zugeordnet oder statistisch in Beziehung gesetzt werden können. Jede Zahl, jeder Bruchteil eines Wertes oder jeder Prozentsatz, wie z. B. das Einkommen, die Anzahl der Wörter in einem Dokument, die Zeitdauer usw., kann als numerisches Merkmal klassifiziert werden.

Tipp:

Während die Datenvorverarbeitung ein kritischer Schritt im maschinellen Lernprozess ist, ist es wichtig sich daran zu erinnern, dass nicht alle Datensätze gleich erstellt werden. Um das Beste aus Ihrem maschinellen Lernmodell herauszuholen, sollten Sie hochwertige Datensätze verwenden, die für eine optimale Leistung vorverarbeitet wurden.

Trainingsdaten für maschinelles Lernen

Verwendung und Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen

Die Datenvorverarbeitung beim Data Mining ist ein entscheidender Schritt bei der Erstellung und dem Training von maschinellen Lernmodellen. Sie ist wichtig um sicherzustellen, dass das maschinelle Lernmodell mit validen Daten arbeitet und somit genaue Ergebnisse und Vorhersagen liefern kann.

• Entferntes Rauschen

Die meisten realen Daten sind mit inhärentem Rauschen und verschiedenen Formaten behaftet und können unvollständig sein. Sie werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und zu einem riesigen Datensatz mit vielen Ungenauigkeiten, Unstimmigkeiten und Rohdaten kombiniert. Sie direkt in ein mathematisches Modell einzuspeisen, ist nahezu unmöglich. Die Datenvorverarbeitung sorgt dafür, dass die Daten herausgefiltert, formatiert und bereinigt werden, damit nur gültige und geeignete Daten in maschinellen Lernmodellen verwendet werden.

• Einfacher Datenverbrauch

Selbst wenn die Eingabedaten strukturiert sind, weisen sie möglicherweise nicht dieselben Felder und Eigenschaften auf, die für ein bestimmtes Problem erforderlich sind und die das maschinelle Lernmodell zu lösen versucht. Die Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen hilft dabei, Daten richtig vorzubereiten, damit sie problemlos für weitere Analysen verwendet werden können.

• Verbessert die Genauigkeit

Modelle für maschinelles Lernen basieren auf Daten. Sie verlassen sich vollständig auf die von ihnen verwendeten Daten, um genau und unvoreingenommen zu bleiben. Je mehr Daten Sie haben, desto besser können Sie Ihr maschinelles Lernmodell trainieren. Ohne solche Datenvorverarbeitungsschritte können wir die Genauigkeit und Legitimität der Ergebnisse, die wir aus dem maschinellen Lernmodell gewinnen, nicht sicherstellen. Außerdem werden Ausreißer und inkonsistente Datenpunkte berücksichtigt, um falsche Vorhersagen zu reduzieren.

• Verbessert die Leistung

Die Datenvorverarbeitung ermöglicht eine höhere Genauigkeit und beseitigt mehrere Engpässe bei der Datenanalyse, indem die Eingabedatensätze relevanter und einfacher zu analysieren sind. Sie trägt zur Verbesserung der Leistung des maschinellen Lernmodells bei, indem sie saubere Daten liefert, die schneller verarbeitet werden können.

Die Qualität eines maschinellen Lernmodells wird anhand der Qualität seiner Ergebnisse bewertet. Eine hohe Qualität kann nicht ohne eine angemessene Vorverarbeitung der Daten beim maschinellen Lernen erreicht werden. Wenn Sie schmutzige Daten zum Trainieren Ihres Modells verwenden, werden Sie am Ende ein Modell erhalten, das keine brauchbaren Ergebnisse liefert. Daher wird die Datenvorverarbeitung als ein entscheidender und obligatorischer Schritt beim maschinellen Lernen angesehen.

Schritte/Stufen der Datenvorverarbeitung

Die grundlegenden Schritte der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen sind:

Datenbereinigung

Die Datenbereinigung umfasst grundlegende Operationen wie das Auffüllen fehlender Werte, das Entfernen von Rauschen und das Entfernen von Inkonsistenzen und Ausreißern aus den Eingabedaten. Für jeden dieser Vorgänge gibt es zahlreiche Techniken.

Fehlende Werte können entweder durch Ignorieren der entsprechenden Tupel oder durch das Auffüllen mit richtigen Werten, entweder manuell oder durch ein Vorhersagemodell behoben werden.

Rauschen in Daten kann durch Binning, Regression und Clustering-Techniken behandelt werden.

Ausreißer können entfernt werden, indem die Daten in Gruppen zusammengefasst werden.

Datenintegration

Wie bereits erwähnt, können Eingabedaten aus mehreren Quellen aggregiert werden. Dies würde jedoch erfordern, dass Sie mit Formatinkonsistenzen und fehlenden Werten umgehen, die durch die Kombination der verschiedenen Datensätze entstehen können. Der Datenintegrationsteil der Datenvorverarbeitung übernimmt dies, indem die Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Datenspeicher zusammengeführt werden. Dieser Prozess ähnelt der Funktionsweise eines Data Warehouse.

Die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten müssen in eine einzige große Datenbank integriert und dann bearbeitet werden, um Rauschen und Unstimmigkeiten zu beseitigen. Einige der üblichen Probleme, die bei der Zusammenführung von Datensätzen auftreten können, sind:

• Schemaintegration und Objektabgleich: Unterschiedliche Formate und Datenattribute können die Zusammenführung von Daten in einer einzigen Datenbank erschweren.
• Redundanz: Doppelte und redundante Daten sollten aus allen Quellen entfernt werden.
• Datenwertkonflikte: Verschiedene Quellen können widersprüchliche Datenwerte für dasselbe Attribut liefern, daher muss der richtige Wert bestimmt werden.

Datenumwandlung

Die aus verschiedenen Quellen konsolidierten Daten müssen mit Hilfe von Transformationsstrategien in ein akzeptables Format gebracht werden.

• Verallgemeinerung

Die gesammelten Low-Level-Daten werden mit Hilfe von Konzepthierarchien in High-Level-Informationen umgewandelt. Beispielsweise können aus Kundeninformationen gesammelte Adressdaten, in Hierarchien auf Länderebene organisiert werden.

• Normalisierung

Es gibt mehrere Methoden zur Normalisierung von Daten, z. B. die Mi-Max-Normalisierung, die Z-Score-Normalisierung und die Normalisierung der Dezimalskalierung. Bei der Normalisierung werden die numerischen Attribute der Daten so normalisiert, dass sie in einen bestimmten Wertebereich passen. Mehrere Datenpunkte können auch in ein einziges Datenattribut umgewandelt werden, das in einen akzeptablen Wertebereich passt. Auf diese Weise werden die Inkonsistenzen und Unterschiede zwischen verschiedenen Datenwerten aufgelöst.

Wenn zum Beispiel große numerische Werte für verschiedene Attribute präsentiert werden, können die Werte durch Anwendung eines gemeinsamen Nenners in einen Bereich von 0 bis 1 gebracht werden. Nehmen wir das Beispiel eines Datensatzes mit zwei Merkmalen: Alter und Einkommen. Das Alter liegt in der Regel im Bereich von 0 bis 100, während die Einkommenswerte über 6-stellige Werte hinausgehen. Diese beiden Datenmerkmale können mithilfe der skalaren Min-Max-Normalisierung in denselben Bereich von 0 bis 1 normiert werden.

• Attributauswahl

Ein Datensatz kann eine Vielzahl von Attributen enthalten, die das maschinelle Lernmodell nicht unbedingt berücksichtigt. Dem kombinierten Datensatz können auch neue Eigenschaften hinzugefügt werden. Die Attributauswahl wird durchgeführt, um nur die erforderlichen Merkmale zu erhalten.

• Aggregation

Die Aggregation wird durchgeführt, um eine Zusammenfassung der Datensätze zu erhalten, indem ein oder mehrere Merkmale korreliert werden. So kann beispielsweise ein Umsatzdatensatz zusammengefasst werden, um die Umsatzdaten pro Monat oder Jahr anzuzeigen.

Datenreduzierung

Es stimmt zwar, dass mehr Daten mehr Genauigkeit bedeuten, aber es kommt auf die Qualität der Daten an. Eine große Menge redundanter Daten trägt nicht dazu bei, die Genauigkeit der Lernmodelle zu erhöhen. Und eine große Menge an zu verarbeitenden Daten kann auch die Leistung des maschinellen Lernmodells verlangsamen. Eine gute Möglichkeit, qualitativ hochwertige Ergebnisse ohne Leistungseinbußen zu erzielen, ist die Datenreduktion oder  Stichprobenentnahme in der Phase der Datenvorverarbeitung. Die Datenreduzierung hilft eine geringere Datenmenge zu erhalten, die die gleiche Qualität der Ergebnisse liefert. Einige der verwendeten Techniken sind

• Aggregation von Datenwürfeln

Die Daten werden in zusammengefasster Form dargestellt.

• Reduzierung der Dimensionalität

Diese Technik ermöglicht es, nur die erforderlichen Merkmale zu extrahieren und redundante Merkmale zu eliminieren. Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse helfen dabei, die Anzahl der Merkmale zu reduzieren und nur die notwendigen beizubehalten. Zu viele oder zu wenige Merkmale können beim Training der maschinellen Lernmodelle zu Problemen wie Über- oder Unteranpassung führen.

• Datenkompression

Datenkomprimierung hilft bei der effizienten Speicherung riesiger Datensätze für maschinelles Lernen. Diese Techniken verwenden Kodierungstechnologien und können verlustbehaftet oder nicht verlustbehaftet sein. Wenn die Originaldaten nach der Komprimierung erhalten bleiben, spricht man von verlustfreier Komprimierung. Gehen bei der Datenkomprimierung Daten verloren, spricht man von „verlustbehafteter Komprimierung“.

• Diskretisierung

Die Datendiskretisierung ist vergleichbar mit der Zusammenfassung von Daten, bei der kontinuierliche Daten in Gruppen mit bestimmten Bereichen unterteilt werden. So können beispielsweise Personaldaten nach Einkommensklassen gruppiert werden.

• Numerische Reduktion

Wenn Daten vereinfacht und in Form einer Gleichung oder eines mathematischen Modells dargestellt werden können, spricht man von numerischer Reduktion. Diese Methode ist sehr hilfreich bei der Reduzierung des benötigten Speicherplatzes.

• Auswahl der Attributuntermengen

Neben der Auswahl der einzelnen Attribute kann eine weitere Optimierung auch durch die Auswahl spezifischer Untermengen der einzelnen Attribute erreicht werden.

Bewertung der Datenqualität

Es wird eine Qualitätsbewertung der Daten durchgeführt um sicherzustellen, dass die Eingabedaten keine Mängel enthalten. Dazu gehört die Überprüfung der Gültigkeit und Konsistenz der Daten über alle Funktionen hinweg. Da die aus dem maschinellen Lernen gewonnenen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung in der Praxis verwendet werden, ist es von größter Bedeutung, dass die Eingabedaten von hoher Qualität sind. Die drei Hauptaufgaben im Rahmen der Datenqualitätssicherung sind

• Datenprofilierung: Untersuchung des Datensatzes auf etwaige Qualitätsprobleme
• Datenbereinigung: Behebung der gefundenen Datenprobleme

Datenüberwachung: Sicherstellung, dass die Daten in einem sauberen Zustand gehalten werden und kontinuierliche Überprüfung, ob die verfügbaren Daten den beabsichtigten Anforderungen entsprechen.

Die beste Vorgehensweise für optimierte Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen

• Ein gutes Verständnis des Konzepts erlangen

Bevor man sich mit der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen befasst, ist es wichtig den Zweck des betrachteten maschinellen Lernmodells zu verstehen. Sie müssen eine gute Vorstellung von den genauen geschäftlichen Anforderungen und Erwartungen haben, die Sie erfüllen möchten und diese mit den zu sammelnden und zu verarbeitenden Daten in Beziehung setzen.

• Nutzung von Statistiken und vorgefertigten Bibliotheken

Standardisierte Datenvorverarbeitungsmethoden wie statistische Modelle und vorgefertigte Bibliotheken ermöglichen es Ihnen, Zeit zu sparen und gesicherte Ergebnisse zu erzielen.

• Zusammenfassung

Die Zusammenfassung der Daten im Hinblick auf Duplikate, fehlende Werte, Ausreißer usw. kann Ihnen eine gute Vorstellung davon vermitteln, wie viel Aufwand die Vorverarbeitung der Daten erfordert. So können Sie die Vorverarbeitung mit einer guten Einschätzung der erforderlichen Ressourcen in Angriff nehmen.

• Dimensionalitätsreduktion auf das Feature Engineering

Das Verständnis des Problems das Sie lösen wollen hilft Ihnen, die notwendigen Attribute für die Entwicklung des maschinellen Lernmodells zu ermitteln. Die Verwendung zu vieler unnötiger Attribute verlangsamt Ihre Modelle und beeinträchtigt deren Qualität. Achten Sie darauf, die verwendeten Attribute zu reduzieren und zu klären was erforderlich ist, um Ihre Datenvorverarbeitung effizient und schneller zu gestalten. Das Feature-Engineering hilft Ihnen dabei die Attribute zu identifizieren, die für Ihr maschinelles Lernprojekt am nützlichsten sind.

Die Datenvorverarbeitung spielt daher eine wichtige Rolle beim maschinellen Lernen, indem sie die Rohdaten bereinigt und für maschinelle Lernverarbeitung geeignet macht.