Для применения математических операций в алгоритмах машинного обучения можно использовать компонент «Применение математической операции». 1 Для этого нужно: 1

1. Добавить компонент в конвейер. 1
2. Подключить набор данных, содержащий хотя бы один числовой столбец. 1
3. Выбрать один или несколько исходных столбцов, над которыми необходимо выполнить вычисление. 1 Любой выбранный столбец должен иметь числовой тип данных. 1
4. Выбрать категорию, чтобы определить тип выполняемой математической операции. 1
5. Выбрать конкретную операцию из списка в этой категории. 1
6. Задать дополнительные параметры, необходимые для каждого типа операций. 1
7. С помощью параметра «Режим вывода» указать, как будет создана математическая операция: 1

• Append. 1 Все столбцы, используемые как входные данные, включаются в выходной набор данных, а также добавляется один дополнительный столбец, содержащий результаты математической операции. 1
• Inplace (замещение). 1 Значения в столбцах, используемых в качестве входных данных, заменяются новыми вычисляемыми значениями. 1
• ResultOnly (только результат). 1 Возвращается один столбец, содержащий результаты математической операции. 1

1. Отправить конвейер. 1

Для выполнения более сложных вычислений можно объединить в цепочку несколько экземпляров модуля «Применение математической операции». 1

Также в машинном обучении широко используются операции линейной алгебры на различных этапах, от предварительной обработки данных до обучения и оценки модели. 4 Например, умножение матриц, сложение и декомпозиция имеют решающее значение для таких задач, как разработка объектов, предварительная обработка данных и вычисление различных статистических показателей. 5