В машинном обучении мы в основном имеем дело с наборами данных, которые содержат различные типы данных. Иногда мы сталкиваемся с столбцами, которые содержат категориальные признаки, в то время как другие являются числовыми. Что касается вашей кривой обучения ИИ и машинному обучению, то обычно большинство алгоритмов работают лучше с числовым вводом. Инженеру по машинному обучению необходимо преобразовывать категориальные данные в числовые значения, поскольку машины понимают числа, а..

Обработка категориальной переменной — на что обращать внимание? Машинное обучение требует, чтобы ввод и вывод были числовыми переменными для эффективного функционирования. Следовательно, необходимо преобразовать категориальные переменные (dtype=object) в числовые переменные. В машинном обучении есть много типов кодировщиков, и они могут приводить к ошибкам разного типа при выполнении с разными требованиями к набору данных. Кодировщик ярлыков Кодирование метки просто..

Кодирование этикеток - раскройте свои данные, закодировав их В этой статье я расскажу о некоторых приемах работы с этикетками. Я представляю методы, позволяющие выявить внутреннее значение строковых данных. Первая часть напоминает классические методы, а следующие разделы посвящены более конкретным методам. Как работать с: 1. метками 2. цветами 3. местоположениями 4. периодической функцией 1. Как конвертировать этикетки Большинство алгоритмов машинного обучения не..

В этом блоге мы рассмотрим и реализуем: Одно горячее кодирование с использованием: Python-библиотека category_encoding Предварительная обработка Sklearn get_dummies Python Двоичное кодирование Частотное кодирование Кодировка этикетки Порядковое кодирование Что такое Категориальные данные Категориальные данные — это тип данных, который используется для группировки информации со схожими характеристиками, а числовые данные — это тип данных, который выражает информацию в..