Modele uczenia maszynowego wymagają, aby wszystkie zmienne wejściowe i wyjściowe były numeryczne. Oznacza to, że jeśli Twoje dane zawierają dane kategoryczne, musisz je zakodować jako liczby, zanim będziesz mógł dopasować i ocenić model … Kodowanie jest wymaganym etapem przetwarzania wstępnego podczas pracy z danymi kategorycznymi dla maszyny algorytmy uczenia się.
Dlaczego kodujemy zmienne kategorialne?
Zmienna kategorialna to zmienna, której wartości przyjmują wartości etykiet. … Algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe głębokiego uczenia wymagają, aby zmienne wejściowe i wyjściowe były liczbami. Oznacza to, że dane kategoryczne muszą być zakodowane jako liczby, zanim będziemy mogli ich użyć do dopasowania i oceny modelu.
Dlaczego dane kategoryczne są przydatne?
Dane kategoryczne i liczbowe to główne typy danych. Te typy danych mogą mieć taką samą liczbę podkategorii, po dwie w każdej, ale mają one wiele różnic. Te różnice dają im unikalne atrybuty, które są równie przydatne w analizie statystycznej. … Dla porównania, dane kategoryczne to jakościowe typy danych.
Dlaczego potrzebne jest kodowanie danych?
Kodowanie zapewnia bezpieczeństwo Twoich danych, ponieważ pliki nie są czytelne, chyba że masz dostęp do algorytmów, które zostały użyte do ich zakodowania. … Ponieważ zakodowane dane mają mniejszy rozmiar, powinieneś być w stanie zaoszczędzić miejsce na urządzeniach pamięci masowej. Jest to idealne rozwiązanie, jeśli masz duże ilości danych, które wymagają archiwizacji.
Jaki jest przykład kodowania?
Kodowanie to proces przekształcania myśli w komunikację Koder używa „medium” do wysłania wiadomości - rozmowy telefonicznej, e-maila, wiadomości tekstowej, twarzą w twarz spotkanie lub inne narzędzie komunikacji.… Na przykład możesz zdać sobie sprawę, że jesteś głodny i zakodować następującą wiadomość, aby wysłać ją do współlokatora: „Jestem głodny.
