Алгоритмы машинного обучения требуют в качестве входных данных числовых данных, тогда как категориальные данные, представляющие группы или метки, не могут использоваться непосредственно в их исходной форме. Поэтому методы кодирования используются для преобразования категориальных данных в числовую форму, что упрощает их обработку моделями машинного обучения. Это позволяет моделям машинного обучения понимать взаимосвязь между различными категориями и использовать их для прогнозирования...

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..