Leg gangbare technieken uit voor het transformeren van categorische kenmerken naar numerieke formaten voor machine learning.
Taak: Beschrijf gangbare technieken voor het transformeren van categorische kenmerken in een dataset naar een numeriek formaat dat geschikt is voor machine learning-modellen. Context: Je hebt een dataset die een of meer categorische kolommen bevat (bijv. 'kleur', 'stad', 'producttype') en moet deze voorbereiden voor een algoritme dat numerieke invoer vereist. Te behandelen technieken: 1. One-hot encoding 2. Label encoding 3. Ordinal encoding 4. Target encoding (leg het concept kort uit) Leg voor elke techniek uit: - Wanneer deze te gebruiken. - De voor- en nadelen ervan. - Een eenvoudig conceptueel voorbeeld. Outputformaat: Geef een duidelijke uitleg voor elke techniek in een opsomming.
Genereer ideeën voor het creëren van nieuwe numerieke features uit bestaande in een dataset, gericht op eenvoudige transformaties.
Brainstorm eenvoudige ideeën voor het creëren van nieuwe, nuttige features uit bestaande numerieke of categorische kolommen in uw dataset om de modelprestaties te verbeteren.
Ontwikkel een robuuste strategie voor het identificeren en afhandelen van uitschieters in complexe datasets, om zo de data-integriteit en betrouwbare analyse voor diverse bedrijfsdoelstellingen te waarborgen.
