Mašininio mokymosi modeliuose reikalaujama, kad visi įvesties ir išvesties kintamieji būtų skaitiniai. Tai reiškia, kad jei jūsų duomenyse yra kategoriškų duomenų, turite juos užkoduoti skaičiais, kad galėtumėte pritaikyti ir įvertinti modelį… Kodavimas yra būtinas išankstinio apdorojimo veiksmas dirbant su kategoriniais mašinos duomenimis. mokymosi algoritmai.
Kodėl koduojame kategorinius kintamuosius?
Kategorinis kintamasis yra kintamasis, kurio reikšmės įgauna etikečių reikšmę. … Mašininio mokymosi algoritmai ir gilaus mokymosi neuroniniai tinklai reikalauja, kad įvesties ir išvesties kintamieji būtų skaičiai. Tai reiškia, kad kategoriniai duomenys turi būti užkoduoti skaičiais, kad galėtume jį naudoti, kad pritaikytume ir įvertintume modelį.
Kodėl kategoriški duomenys naudingi?
Kategoriniai ir skaitiniai duomenys yra pagrindiniai duomenų tipai. Šie duomenų tipai gali turėti tiek pat subkategorijų, kurių kiekviena yra po dvi, tačiau jie turi daug skirtumų. Šie skirtumai suteikia jiems unikalių atributų, kurie vienodai naudingi atliekant statistinę analizę. … Palyginimui, kategoriniai duomenys yra kokybiniai duomenų tipai.
Kodėl reikalinga duomenų koduotė?
Kodavimas apsaugo jūsų duomenis, nes failai neįskaitomi, nebent turite prieigą prie algoritmų, kurie buvo naudojami jiems užkoduoti. … Kadangi užkoduoti duomenys yra mažesnio dydžio, turėtumėte sutaupyti vietos savo saugojimo įrenginiuose. Tai idealu, jei turite daug duomenų, kuriuos reikia archyvuoti.
Koks yra kodavimo pavyzdys?
Kodavimas yra minčių pavertimo komunikacija procesas Kodavimo priemonė žinutei siųsti naudoja „terpę“– telefono skambutį, el. laišką, tekstinę žinutę, akis į akį susitikimas ar kita komunikacijos priemonė…. Pavyzdžiui, galite suprasti, kad esate alkanas ir užkoduoti tokį pranešimą, kurį nusiųsite savo kambario draugui: „Aš alkanas.
