Правильная последовательность шагов в цепочке подготовки данных может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и данных, но в общем случае следует руководствоваться следующей последовательностью: 1. Забор исходных данных из источника: первым шагом необходимо получить данные из источника, будь то база данных, файлы или API. 2. Исправление ошибок в данных: после получения данных, следует проанализировать и исправить ошибки, такие как опечатки, неправильные значения, выбросы и т.д. Это может быть выполнено с помощью различных методов, например, фильтрация данных, замещение неправильных значений, удаление выбросов и т.д. 3. Заполнение пропусков в данных: следующим шагом является заполнение пропущенных значений. Это может быть сделано с помощью различных методов, например, замещение средним или медианой, интерполяция, использование модели машинного обучения для предсказания пропущенных значений и т.д. 4. Масштабирование числовых данных: перед обучением модели машинного обучения обычно рекомендуется масштабировать числовые данные, чтобы они имели одинаковый масштаб. Это может быть выполнено с помощью методов, таких как стандартизация или нормализация. 5. Преобразование числовых данных в категориальные: в некоторых случаях целесообразно преобразовать числовые данные в категориальные. Например, преобразовать возрастные группы в категории (молодой, средний, старый) или преобразовать непрерывные данные в уровни (низкий, средний, высокий). 6. Dummy-кодирование категориальных данных: категориальные данные обычно не могут быть использованы напрямую в модели машинного обучения. Поэтому требуется преобразование категориальных данных в числовые через dummy-кодирование или метод One-Hot Encoding. 7. Создание дополнительных признаков (feature engineering): в этом шаге можно создать новые признаки на основе имеющихся данных. Например, можно извлечь дату из временного штампа или создать комбинацию существующих признаков. 8. Сортировка данных: в некоторых случаях может быть полезно отсортировать данные в определенном порядке. 9. Генерация синтетических данных: по желанию, после предыдущих шагов можно сгенерировать дополнительные синтетические данные, чтобы увеличить объем обучающей выборки или сбалансировать классы. 10. Валидация данных: наконец, перед использованием данных для обучения модели следует провести их валидацию. Это включает в себя проверку на наличие ошибок, проверку на правдоподобность, разделение данных на обучающую и тестовую выборки, создание кросс-валидации и т.д. Важно отметить, что порядок и включение определенных шагов может изменяться в зависимости от данных и специфики задачи. Также возможно применение нескольких шагов одновременно или параллельно в процессе подготовки данных.