Как применяются функции в анализе данных и машинном обучении?

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. codelabsacademy.com

Некоторые способы применения функций:

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

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