Функции в анализе данных и машинном обучении применяются для повышения производительности моделей, выявления закономерностей и взаимосвязей в данных, а также для упрощения и интерпретации результатов. 1

Некоторые способы применения функций:

• Вменение. 1 Обработка пропущенных значений с помощью статистических показателей, таких как среднее значение, медиана или мода. 1
• One-Hot Encoding. 1 Преобразование категориальных переменных в двоичные векторы, что позволяет моделям понимать и обрабатывать категориальные данные. 1
• Масштабирование характеристик. 1 Нормализация или стандартизация числовых характеристик до одинакового масштаба, чтобы определённые характеристики не доминировали из-за их большей величины. 1
• Полиномиальные функции. 1 Создание новых функций путём возведения существующих функций в более высокие степени, что фиксирует нелинейные связи. 1
• Выбор функций. 12 Выбор наиболее релевантных функций и отбрасывание менее информативных для уменьшения размерности и шума в данных. 1
• Биннинг или дискретизация. 1 Группировка непрерывных числовых объектов в ячейки или категории, что упрощает сложные отношения. 1
• Пересечение функций/взаимодействия. 1 Создание новых функций путём объединения или взаимодействия существующих для фиксации взаимодействия между ними. 1
• Преобразование функций. 1 Применение математических преобразований, таких как логарифмы или квадратные корни, для более нормального распределения данных или уменьшения асимметрии. 1
• Инжиниринг текстовых функций. 1 Использование таких методов, как TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа), встраивание слов или n-граммы, для эффективного представления текстовых данных. 1
• Временные характеристики. 1 Извлечение характеристик из временных меток, таких как день недели, месяц или разница во времени, что может выявить закономерности, связанные со временем. 1

Каждая проблема и набор данных могут требовать разных подходов к разработке функций. 1