Публикации по теме 'one-hot-encoding'
One-Hot Encoding — Краткое объяснение
Уровень статьи: начальный
Мои клиенты часто спрашивают меня об особенностях тех или иных методов предварительной обработки данных, зачем они нужны и когда их использовать. Я расскажу о нескольких распространенных (и не очень) методах предварительной обработки в серии статей на эту тему.
В этой серии предварительной обработки:
Стандартизация данных — Краткое объяснение — для начинающих Нормализация данных — Краткое объяснение — для начинающих Горячее кодирование —..
Как записать результаты горячего кодирования PySpark One в интерпретируемый файл CSV
5-минутное руководство по стилю Pandas One Hot Encoding с использованием Spark. Создайте чистую, интерпретируемую человеком схему горячего кодирования, доступную для записи в файлы любого типа, включая CSV.
Однократное горячее кодирование — это типичный шаг для подготовки любого набора данных к моделированию машинного обучения. Это один из наиболее распространенных шагов в любом конвейере предварительной обработки функций. Горячее кодирование превращает категориальные данные в двоичное..
Все о горячем кодировании
Большинство алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения не понимают текстовые данные. Поэтому нам нужно преобразовать эти текстовые данные в другой формат. Одно горячее кодирование — это один из методов.
Некоторые алгоритмы могут работать с категориальными данными, такими как дерево решений. Но большинство из них не могут. Таким образом, эти категориальные данные должны быть сопоставлены с целыми числами. Одно горячее кодирование — это метод, который сопоставляет эти..
Как правильно выполнить однократное кодирование с помощью Pandas
Большинство алгоритмов машинного обучения ожидают ввода числовых данных. Нечисловые данные, такие как категориальные переменные, напрямую не передаются этим алгоритмам. Мы часто преобразовываем категориальные данные в числовую форму, используя такие методы, как кодирование меток и горячее кодирование.
В этой статье мы сосредоточимся на выполнении одноразового кодирования для преобразования категориального…
Этапы предварительной обработки данных в Python для любого алгоритма машинного обучения
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..
Как я повысил точность на 5% в таблицах соревнований Kaggle в мае 2021 года, используя несколько выходов
Я провел последние несколько дней, работая над табличным соревнованием Kaggle на май 2021 года, попробовав несколько методологий, чтобы улучшить результат. Самый последний пост, который я написал на эту тему, можно найти здесь: - «Как я повысил точность табличных соревнований Kaggle за май 2021 года с помощью SMOTE | пользователя Tracyrenee | MLearning.ai | Май 2021 года | Середина"
Насколько я знаю, этот пост будет моим последним постом по этому поводу, если, конечно, кто-то не..
Одно горячее кодирование против кодирования меток
При работе с моделями машинного обучения данные необходимо преобразовать и подготовить для дальнейшего процесса построения модели. Данные состоят из множества переменных, которые делятся на числовые и категориальные переменные.
Числовой — сердцебиение, температура (они будут в числовом значении)
Категориальный — Курильщик/Некурящий, показатели (Хорошо, Средне, Плохо)
Дополнительная категориальная переменная разделена на 2 типа
Номинальные данные определяют данные с..
