A gépi tanulási modellekhez minden bemeneti és kimeneti változónak numerikusnak kell lennie. Ez azt jelenti, hogy ha az adatok kategorikus adatokat tartalmaznak, számokká kell kódolnia, mielőtt beilleszthetné és kiértékelné a modellt … A kódolás szükséges előfeldolgozási lépés, amikor kategorikus adatokat használ a géphez. tanulási algoritmusok.
Miért kódolunk kategorikus változókat?
A kategorikus változó olyan változó, amelynek értékei felveszik a címkék értékét. … A gépi tanulási algoritmusok és a mély tanulási neurális hálózatok megkövetelik, hogy a bemeneti és kimeneti változók számok legyenek. Ez azt jelenti, hogy a kategorikus adatokat számokká kell kódolni, mielõtt felhasználnánk egy modell illesztésére és kiértékelésére.
Miért hasznosak a kategorikus adatok?
A kategorikus és a numerikus adatok a fő adattípusok. Ezeknek az adattípusoknak ugyanannyi alkategóriája lehet, mindegyik kettővel, de sok különbség van. Ezek a különbségek egyedi attribútumokat adnak nekik, amelyek egyformán hasznosak a statisztikai elemzésben. … Ehhez képest a kategorikus adatok kvalitatív adattípusok.
Miért van szükség adatkódolásra?
A kódolás biztonságban tartja adatait, mivel a fájlok csak akkor olvashatók, ha hozzáfér a kódolásukhoz használt algoritmusokhoz. … Mivel a kódolt adatok mérete kisebb, helyet takaríthat meg tárolóeszközein. Ez ideális, ha nagy mennyiségű adatot kell archiválni.
Mi egy példa a kódolásra?
A kódolás a gondolatok kommunikációssá alakításának folyamata A kódoló „médiumot” használ az üzenet elküldésére – telefonhívást, e-mailt, szöveges üzenetet, személyes kapcsolatot találkozó, vagy más kommunikációs eszköz.… Például előfordulhat, hogy észreveszi, hogy éhes, és kódolja a következő üzenetet, hogy elküldje szobatársának: „Éhes vagyok.
