Maşın öyrənmə modelləri bütün giriş və çıxış dəyişənlərinin rəqəmli olmasını tələb edir. Bu o deməkdir ki, əgər datanız kateqoriyalı məlumatlardan ibarətdirsə, modelə uyğunlaşmadan və qiymətləndirmədən əvvəl siz onu rəqəmlərlə kodlamalısınız … Maşın üçün kateqoriyalı data ilə işləyərkən kodlaşdırma tələb olunan ilkin emal mərhələsidir öyrənmə alqoritmləri.
Biz niyə kateqoriyalı dəyişənləri kodlayırıq?
Kateqorik dəyişən dəyərləri etiketlərin qiymətini alan dəyişəndir. … Maşın öyrənmə alqoritmləri və dərin öyrənmə neyron şəbəkələri giriş və çıxış dəyişənlərinin ədəd olmasını tələb edir. Bu o deməkdir ki, biz modeli uyğunlaşdırmaq və qiymətləndirmək üçün istifadə edə bilməmişdən əvvəl kateqorik data rəqəmlərə kodlaşdırılmalıdır.
Kateqorik data nə üçün faydalıdır?
Kateqorik və Rəqəmsal verilənlər əsas məlumat növləridir. Bu məlumat növlərinin hər birində iki olmaqla eyni sayda altkateqoriya ola bilər, lakin onların çoxlu fərqləri var. Bu fərqlər onlara statistik təhlildə eyni dərəcədə faydalı olan unikal atributlar verir. … Müqayisə üçün, kateqoriyalı məlumatlar keyfiyyətli məlumat növləridir.
Niyə verilənlərin kodlaşdırılması lazımdır?
Kodlaşdırma məlumatlarınızı təhlükəsiz saxlayır, çünki sizin onu kodlaşdırmaq üçün istifadə edilmiş alqoritmlərə girişiniz olmadığı halda fayllar oxunmur. … Şifrələnmiş məlumatların ölçüsü daha kiçik olduğundan, siz yaddaş qurğularınızda yerə qənaət edə bilməlisiniz. Arxivləşdirilməli olan böyük həcmdə datanız varsa, bu idealdır.
Kodlaşdırma nümunəsi nədir?
Kodlaşdırma fikirlərin ünsiyyətə çevrilməsi prosesidir Kodlayıcı mesajı göndərmək üçün "ortadan" istifadə edir - telefon zəngi, e-poçt, mətn mesajı, üz-üzə görüş və ya digər ünsiyyət vasitəsi.… Məsələn, siz ac olduğunuzu anlaya və otaq yoldaşınıza göndərmək üçün aşağıdakı mesajı kodlaya bilərsiniz: “Mən acam.
