Моделите за машинно обучение изискват всички входни и изходни променливи да бъдат числови. Това означава, че ако вашите данни съдържат категорични данни, трябва да ги кодирате до числа, преди да можете да поставите и оцените модел … Кодирането е задължителна стъпка за предварителна обработка, когато работите с категорични данни за машината алгоритми за обучение.
Защо кодираме категорични променливи?
Категорична променлива е променлива, чиито стойности приемат стойността на етикетите. … Алгоритмите за машинно обучение и невронните мрежи за дълбоко обучение изискват входните и изходните променливи да са числа. Това означава, че категориалните данни трябва да бъдат кодирани до числа, преди да можем да ги използваме, за да съберем и оценим модел.
Защо категоричните данни са полезни?
Категорични и числови данни са основните типове данни. Тези типове данни може да имат същия брой подкатегории, с две всяка, но имат много разлики. Тези разлики им дават уникални атрибути, които са еднакво полезни в статистическия анализ. … За сравнение, категоричните данни са качествени типове данни.
Защо е необходимо кодиране на данни?
Кодирането пази вашите данни в безопасност, тъй като файловете не са четими, освен аконямате достъп до алгоритмите, които са били използвани за кодирането им. … Тъй като кодираните данни са с по-малък размер, трябва да можете да спестите място на вашите устройства за съхранение. Това е идеално, ако имате големи количества данни, които трябва да бъдат архивирани.
Какво е пример за кодиране?
Кодирането е процесът на превръщане на мислите в комуникация Кодерът използва "носител" за изпращане на съобщението - телефонно обаждане, имейл, текстово съобщение, лице в лице среща или друг инструмент за комуникация.… Например, може да разберете, че сте гладни и да кодирате следното съобщение, което да изпратите на съквартиранта си: „Гладен съм.
