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..

Что такое предварительная обработка данных и почему это важно? Часто мы слышим, что первым шагом к машинному обучению является предварительная обработка данных. Однако что это такое и почему это первый шаг? Давайте сразу приступим к ответам на эти вопросы. Предварительная обработка данных — это метод интеллектуального анализа данных, который включает преобразование необработанных данных в понятный формат. Реальные данные часто бывают неполными, и в них отсутствуют определенные..

Модели машинного обучения принимают в качестве входных данных векторы (массивы чисел). При работе с текстом первое, что мы должны сделать, - это разработать стратегию преобразования строк в числа (или «векторизации» текста) перед передачей его модели. Как и все другие нейронные сети, модели глубокого обучения не принимают в качестве входных данных необработанный текст: они работают только с числовыми векторами. Векторизация текста - это процесс преобразования текста в числовые..

Поскольку на прошлой неделе я написал о своем проекте, а за неделю до этого я был занят этим проектом, я, наконец, решил снова рассказать о своем опыте в школе Lambda. Эта неделя была посвящена классификации и регрессии. Первый день был посвящен очистке данных от выбросов и использованию scikit-learn для построения линейной регрессии. Для выполнения задания мы просмотрели набор данных сайта renthop, который используется для поиска квартир в Нью-Йорке. Нас попросили спрогнозировать цену..

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..

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..