Подготовка данных - один из незаменимых шагов в любом жизненном цикле разработки машинного обучения. В современном мире данные представлены как в структурированной, так и в неструктурированной форме. Чтобы иметь дело с такими данными, специалисты по данным потратили почти 70–80% своего времени на подготовку данных для дальнейшего анализа, который включает: Обработка отсутствующих значений Кодирование строковых значений в целочисленные значения Разделение данных на набор данных для..

Линейная регрессия — популярный статистический метод моделирования связи между двумя переменными. Это простой, но эффективный инструмент, который позволяет аналитикам данных генерировать прогнозы и понимать силу и направление связи между переменными. В этой статье блога будут рассмотрены основы линейной регрессии, ее применения и этапы разработки модели линейной регрессии. Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это статистический метод, который подбирает линейное уравнение..

Масштабирование функций. Что мне использовать: НОРМАЛИЗАЦИЯ или СТАНДАРТИЗАЦИЯ? Во многих наборах данных, над которыми я работал, я встречал объекты, которые сильно различались по своей величине и единицам измерения, что в конечном итоге вызывало проблемы для моделей. Я считаю, что большинство из нас проходят через такие сценарии в процессе обучения, когда функции в нашем наборе данных полностью не зависят от масштаба. Например. одна функция может быть в килограммах, а другая - в..

Существует множество веских причин для использования Контрольного списка при разработке функций в проекте машинного обучения. Я перечислил несколько ниже, которые в моем проекте оказались верными. Для устранения ошибок Для обеспечения единообразия Чтобы убедиться, что все необходимое выполнено и ничего не упущено. Чтобы снизить утомляемость от принятия решений, не заставляя нас помнить каждую мелочь Вот контрольный список, который поможет вам в реализации проекта..

Краткое введение в концепцию масштабирования функций Почти в каждом случае наборы данных, используемые для моделей машинного обучения, требуют значительной очистки и обработки, чтобы быть полезными входными данными. В процесс подготовки данных для использования в моделях машинного обучения входит несколько общих шагов, включая анализ отсутствующих данных, преобразование данных посредством кодирования и масштабирование функций. Давайте подробнее рассмотрим последний элемент в этом..

Масштабирование - это процесс предварительной обработки данных. Предварительная обработка данных включает в себя преобразование и масштабирование данных в большую или меньшую сторону, прежде чем они будут использованы для дальнейших шагов. Очень часто атрибуты не выражаются одними и теми же стандартами, шкалами или мерами до такой степени, что их статистика дает искаженные результаты моделирования данных. Например, алгоритм кластеризации K-средних не является масштабно-инвариантным;..