Mašīnmācīšanās modeļos visiem ievades un izvades mainīgajiem ir jābūt skaitļiem. Tas nozīmē, ka, ja jūsu dati satur kategoriskus datus, jums tie ir jāiekodē skaitļos, lai varētu pielāgot un novērtēt modeli.… Kodēšana ir obligāta priekšapstrādes darbība, strādājot ar kategoriskiem mašīnas datiem. mācīšanās algoritmi.
Kāpēc mēs kodējam kategoriskos mainīgos?
Kategorisks mainīgais ir mainīgais, kura vērtības iegūst etiķešu vērtību. … Mašīnmācīšanās algoritmiem un dziļās mācīšanās neironu tīkliem ir nepieciešams, lai ievades un izvades mainīgie būtu skaitļi. Tas nozīmē, ka kategoriskiem datiem ir jābūt kodētiem skaitļos, lai mēs varētu tos izmantot, lai pielāgotu un novērtētu modeli.
Kāpēc kategoriski dati ir noderīgi?
Kategoriskie un skaitliskie dati ir galvenie datu veidi. Šiem datu tipiem var būt vienāds apakškategoriju skaits, pa divām katrā, taču tiem ir daudz atšķirību. Šīs atšķirības piešķir tiem unikālus atribūtus, kas ir vienlīdz noderīgi statistiskajā analīzē. … Salīdzinājumam, kategoriski dati ir kvalitatīvi datu veidi.
Kāpēc ir nepieciešama datu kodēšana?
Kodēšana nodrošina jūsu datu drošību, jo faili nav lasāmi, ja vien jums nav piekļuves algoritmiem, kas tika izmantoti to kodēšanai. … Tā kā kodētie dati ir mazāki, jums vajadzētu būt iespējai ietaupīt vietu savās atmiņas ierīcēs. Tas ir ideāli piemērots, ja jums ir liels datu apjoms, kas jāarhivē.
Kāds ir kodēšanas piemērs?
Kodēšana ir process, kurā domas pārvērš komunikācijā Kodētājs ziņojuma nosūtīšanai izmanto 'vidi' - tālruņa zvanu, e-pastu, īsziņu, klātienes ziņu. sapulce vai cits saziņas līdzeklis.… Piemēram, jūs varat saprast, ka esat izsalcis, un iekodēt šādu ziņojumu, ko nosūtīt savam istabas biedram: “Es esmu izsalcis.
