Категориальные признаки — это переменные, которые могут принимать одно из ограниченного числа значений. Например, категориальным признаком может быть цвет автомобиля (например, красный, синий, зеленый) или тип животного (например, кошка, собака, птица). В алгоритмах машинного обучения категориальные признаки должны быть закодированы как числовые значения, прежде чем их можно будет использовать в качестве входных данных для модели. Это связано с тем, что большинство алгоритмов..

Многие алгоритмы машинного обучения полагаются на числовые данные для эффективного выполнения своих функций. Следовательно, категориальные переменные должны быть закодированы в числовую форму с использованием таких методов, как кодирование меток или однократное кодирование, чтобы обеспечить совместимость и точное обучение модели. Кодирование — это процесс преобразования категориальных данных в числовые уникальные данные. это упрощает обработку данных алгоритмом машинного обучения, и мы..

Каждая современная компания, работающая с данными, генерирует большое количество данных в ходе своей деятельности. Данные должны быть правильно консолидированы, очищены от шума и преобразованы, чтобы обеспечить содержательную аналитику, поскольку операции, системы и процедуры компании различаются. Для этого необходимо выполнить моделирование данных, чтобы последовательно организовать данные и сохранить их таким образом, чтобы их можно было использовать многократно . Кроме того,..