Modeli strojnega učenja zahtevajo, da so vse vhodne in izhodne spremenljivke številčne. To pomeni, da če vaši podatki vsebujejo kategorične podatke, jih morate kodirati v številke, preden lahko prilagodite in ocenite model … Kodiranje je obvezen korak pred obdelavo pri delu s kategoričnimi podatki za stroj učenje algoritmov.
Zakaj kodiramo kategorične spremenljivke?
Kategorična spremenljivka je spremenljivka, katere vrednosti prevzamejo vrednost oznak. … Algoritmi strojnega učenja in nevronske mreže globokega učenja zahtevajo, da so vhodne in izhodne spremenljivke številke. To pomeni, da morajo biti kategorični podatki kodirani v številke, preden jihlahko uporabimo za prilagajanje in vrednotenje modela.
Zakaj so kategorični podatki uporabni?
Kategorični in številčni podatki so glavni vrsti podatkov. Ti podatkovni tipi imajo lahko enako število podkategorij, s po dvema, vendar imajo veliko razlik. Te razlike jim dajejo edinstvene atribute, ki so enako uporabni pri statistični analizi. … Za primerjavo, kategorični podatki so kvalitativni podatkovni tipi.
Zakaj je potrebno kodiranje podatkov?
Kodiranje varuje vaše podatke, saj datoteke niso berljive, razen če imate dostop do algoritmov, ki so bili uporabljeni za njihovo kodiranje. … Ker so kodirani podatki manjši, bi morali prihraniti prostor na napravah za shranjevanje. To je idealno, če imate velike količine podatkov, ki jih je treba arhivirati.
Kaj je primer kodiranja?
Kodiranje je proces pretvarjanja misli v komunikacijo Kodirnik uporablja 'medij' za pošiljanje sporočila - telefonski klic, e-pošta, besedilno sporočilo, iz oči v oči srečanje ali drugo komunikacijsko orodje.… Lahko na primer ugotovite, da ste lačni, in kodirate naslednje sporočilo, ki ga pošljete svojemu sostanovalcu: »Lačen sem.
