Modeli mašinskog učenja zahtevaju da sve ulazne i izlazne varijable budu numeričke. To znači da ako vaši podaci sadrže kategoričke podatke, morate ih kodirati u brojeve prije nego što možete uklopiti i procijeniti model… Kodiranje je obavezan korak prethodne obrade kada radite sa kategoričkim podacima za mašinu algoritmi učenja.
Zašto kodiramo kategoričke varijable?
Kategorička varijabla je varijabla čije vrijednosti poprimaju vrijednost oznaka. … Algoritmi mašinskog učenja i neuronske mreže dubokog učenja zahtevaju da ulazne i izlazne varijable budu brojevi. To znači da kategorički podaci moraju biti kodirani brojevima prije nego što ihmožemo koristiti za uklapanje i procjenu modela.
Zašto su kategorički podaci korisni?
Kategorički i numerički podaci su glavni tipovi podataka. Ovi tipovi podataka mogu imati isti broj potkategorija, sa po dvije, ali imaju mnogo razlika. Ove razlike im daju jedinstvene atribute koji su podjednako korisni u statističkoj analizi. … Za poređenje, kategorični podaci su kvalitativni tipovi podataka.
Zašto je potrebno kodiranje podataka?
Kodiranje čuva vaše podatke jer fajlovi nisu čitljivi osim ako nemate pristup algoritmima koji su korišteni za njihovo kodiranje. … Pošto su kodirani podaci manje veličine, trebali biste moći uštedjeti prostor na svojim uređajima za pohranu. Ovo je idealno ako imate velike količine podataka koje je potrebno arhivirati.
Šta je primjer kodiranja?
Kodiranje je proces pretvaranja misli u komunikaciju Koder koristi 'medij' za slanje poruke - telefonski poziv, e-mail, tekstualna poruka, licem u lice sastanak ili drugi komunikacijski alat.… Na primjer, možete shvatiti da ste gladni i kodirati sljedeću poruku koju želite poslati svom cimeru: “Gladan sam.
