Схема предварительной обработки для категориальных признаков высокой мощности Предисловие Многие специалисты по обработке и анализу данных, решающие реальные отраслевые проблемы, сталкиваются с проблемами при выборе лучших преобразований при разработке функций и кодировании. Это происходит потому, что зависит от контекста текущей ситуации и типа функций, задействованных в решении проблемы. Функции могут быть номинального типа, двоичного типа или порядкового типа. Кодирование..

Мы подошли к последней части нашей серии Manifold, но не исчерпали ее замечательных возможностей. На протяжении всей этой серии мы углублялись в различные аспекты Manifold, выделяя его уникальные возможности и демонстрируя, как он улучшает разработку Java. В этой статье мы рассмотрим некоторые из оставшихся функций Manifold, включая поддержку GraphQL, интеграцию с JavaScript и использование препроцессора. Подводя итог этим функциям и размышляя над знаниями, полученными в этой серии, я..

Зачем нужна предварительная обработка? Реальные данные, которые мы получаем, никогда не бывают чистыми, в исходных данных есть фиктивные / повторяющиеся данные; его нужно правильно очистить, чтобы модель понимала данные и не запуталась при прогнозировании. Предварительная обработка позволяет нам очищать необработанные данные с помощью очистки данных. Говорят, что «чем больше очищаются данные, тем больше полезной информации мы получаем». Чтобы не нарушать точность модели машинного..