人工神经网络的训练数据如何准备和处理？有哪些常见的预处理方法？

来源：年旅网

准备和处理人工神经网络（ANN）的训练数据是非常重要的，因为数据的质量直接影响到模型的训练效果和预测准确性。以下是一些常见的步骤和预处理方法：

数据收集：首先需要收集足够数量的数据，确保数据覆盖了各种情况和变化。

数据清洗：在收集到的数据中，通常会存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗。可以使用插值法填充缺失值，剔除异常值和重复值。

数据归一化：数据归一化可以将不同特征的取值范围统一到一个较小的区间，这有助于加快模型的收敛速度。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score标准化。

特征选择：在数据中可能存在一些无关紧要的特征，选择合适的特征对模型的训练和预测效果有重要影响。可以使用相关性分析、特征重要性评估等方法进行特征选择。

数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用7:2:1的比例。

数据增强：对于样本较少的类别，可以采用数据增强的方法来增加样本数量，包括随机翻转、旋转、缩放等操作。

数据编码：对于分类变量，需要进行独热编码或标签编码，将其转换为模型可以接受的形式。