Публикации по теме 'feature-engineering'


Сила разработки признаков
Введение Feature Engineering — один из мощных инструментов в области науки о данных. Он может преобразовывать функции, чтобы получить новую полезную функцию, он может объединять функции, чтобы получить новую функцию, которая помогает в построении лучшей модели. Мы можем делать так много вещей, что на самом деле дает специалистам по данным или аналитикам данных дополнительное пространство для работы. Преимущества функциональной инженерии Помогает находить тенденции и..
Выбор функций для машинного обучения: методы, преимущества и проблемы
Введение Выбор функций — это незаменимый метод машинного обучения, который может значительно повысить производительность и интерпретируемость модели. Это процесс выбора наиболее информативных признаков из данных, тем самым уменьшая размерность, предотвращая переоснащение и повышая производительность модели. В этой статье подробно рассматривается выбор функций, его методы, приложения, преимущества и потенциальные проблемы. Понимание выбора функций Выбор признаков, также известный..
Тема:13 Бинаризация
Бинаризация в машинном обучении: руководство для начинающих Бинаризация  – это распространенный метод, используемый в машинном обучении и обработке изображений для преобразования изображений в градациях серого или цветных изображений в двоичные изображения, где каждый пиксель либо черный, либо белый. Этот процесс также известен как пороговое значение, при котором пороговое значение применяется к каждому пикселю изображения, и в зависимости от того, выше или ниже интенсивность..
Сделайте ваши данные белее с imperio ZCATransformer
Разработка функций - это процесс преобразования ваших входных данных таким образом, чтобы они были более репрезентативными для алгоритмов машинного обучения. Однако о нем очень часто забывают из-за отсутствия простого в использовании пакета. Вот почему мы решили создать одно - imperio , третье наше непростительное проклятие. Как работает ZCATransformer? Отбеливание или сферирование - это этап предварительной обработки данных. Его можно использовать для удаления корреляции или..
Полное руководство по проектированию функций — Часть III
Изучение методов извлечения признаков в машинном обучении Введение: Извлечение признаков играет решающую роль в машинном обучении, преобразовывая необработанные данные в более осмысленное и компактное представление. Эти методы предназначены для извлечения наиболее важной информации из данных, повышая производительность алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы углубимся в различные методы извлечения признаков, используемые в машинном обучении, и исследуем их значение при..
«Масштабирование функций: расширение возможностей моделей, достижение справедливости и точности».
Оглавление :- что такое масштабирование объектов? зачем нам нужно масштабирование функций? Типы масштабирования функций: стандартизация и нормализация моменты, которые следует помнить перед масштабированием функций. Что такое масштабирование функций? Масштабирование признаков — это метод стандартизации или нормализации независимых признаков, присутствующих в данных в фиксированном диапазоне. Например: Предположим, у нас есть такие функции, как «IQ»,..
Прогнозные модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они основаны
drift_pkg(distribution1, distribution2) – ›{Drift_Metric} Крупные поставщики облачных услуг также предоставляют отчеты о смещении данных в своих предложениях машинного обучения; например, монитор набора данных машинного обучения Microsoft Azure и монитор моделей Amazon Web Services SageMaker. Это полезные инструменты, но их самый большой недостаток в том, что они реактивны. Когда развернутая модель ведет себя неправильно, эти инструменты вызываются для проверки дрейфа, показывая, как..