Masinõppemudelid nõuavad, et kõik sisend- ja väljundmuutujad oleksid numbrilised. See tähendab, et kui teie andmed sisaldavad kategoorilisi andmeid, peate need enne mudeli sobitamist ja hindamist kodeerima numbriteks … Kodeerimine on masina kategooriliste andmetega töötamisel nõutav eeltöötlusetapp õppimisalgoritmid.
Miks me kodeerime kategoorilisi muutujaid?
Kategooriline muutuja on muutuja, mille väärtused omandavad siltide väärtuse. … Masinõppe algoritmid ja süvaõppe närvivõrgud nõuavad, et sisend- ja väljundmuutujad oleksid numbrid. See tähendab, et kategoorilised andmed peavad olema arvudeks kodeeritud, enne kui me saame neid kasutada mudeli sobitamiseks ja hindamiseks.
Miks on kategoorilised andmed kasulikud?
Kategoorilised ja numbrilised andmed on peamised andmetüübid. Sellel andmetüübil võib olla sama arv alamkategooriaid, millest igaühel on kaks, kuid neil on palju erinevusi. Need erinevused annavad neile unikaalsed atribuudid, mis on statistilises analüüsis võrdselt kasulikud. … Võrdluseks, kategoorilised andmed on kvalitatiivsed andmetüübid.
Miks on andmete kodeerimist vaja?
Kodeerimine hoiab teie andmed turvalisena, kuna failid pole loetavad, välja arvatud juhul, kui teil on juurdepääs nende kodeerimiseks kasutatud algoritmidele. … Kuna kodeeritud andmed on väiksema suurusega, peaksite oma salvestusseadmetes ruumi säästma. See on ideaalne, kui teil on palju andmeid, mida tuleb arhiveerida.
Mis on kodeerimise näide?
Kodeerimine on mõtete suhtluseks muutmise protsess Kodeerija kasutab sõnumi saatmiseks "kandjat" – telefonikõne, e-kiri, tekstisõnum, näost näkku koosolekul või muul suhtlusvahendil…. Näiteks võite mõista, et olete näljane ja kodeerite oma toakaaslasele saatmiseks järgmise sõnumi: "Ma olen näljane.
