Серия Исследовательский анализ данных и разработка функций: Методы кодирования с несколькими подходами в практических примерах использования Методология CRISP-DM в любой программе Data Science включает ключевые этапы, связанные с этапами «Понимание данных» и «Подготовка данных». На этих этапах мы тратим большую часть нашего времени и усилий. Эта серия является продолжением других методов, которые я опубликовал. Пожалуйста, обратитесь здесь к сообщению об обработке отсутствующих..

В машинном обучении представление данных имеет решающее значение. Одной из ключевых концепций, играющих важную роль в этом процессе, является горячее кодирование. Этот метод позволяет нам преобразовывать категориальные данные в формат, который можно предоставить алгоритмам машинного обучения для повышения их производительности. В этой статье мы рассмотрим, что такое One-Hot Encoding, почему оно важно и как его эффективно использовать. Что такое горячее кодирование? One-Hot Encoding..

Горячее кодирование  – популярный метод кодирования категориальных переменных в числовые значения, которые могут использоваться моделями машинного обучения. Это особенно полезно при работе с категориальными переменными, которые имеют большое количество уникальных значений, поскольку создает разреженную матрицу, которая более эффективно использует память, чем другие методы кодирования. В этом уроке мы рассмотрим …

Осмысление категориальных данных с помощью кодирования Как специалисты по данным, мы несем ответственность за оптимизацию выходных данных наших моделей. Независимо от вопроса или проблемы, которую мы пытаемся решить, наши модели не могут быть успешными без правильных исходных данных. Математические модели требуют числовых входных данных для правильного функционирования. Точно так же, как обучение профессионального спортсмена, хорошо настроенная модель будет нуждаться в постоянной диете..