Modely strojového učení vyžadují, aby všechny vstupní a výstupní proměnné byly číselné. To znamená, že pokud vaše data obsahují kategorická data, musíte je zakódovat na čísla, než budete moci přizpůsobit a vyhodnotit model … Kódování je nezbytným krokem předzpracování při práci s kategorickými daty pro stroj algoritmy učení.
Proč kódujeme kategorické proměnné?
Kategorická proměnná je proměnná, jejíž hodnoty nabývají hodnot štítků. … Algoritmy strojového učení a neuronové sítě hlubokého učení vyžadují, aby vstupní a výstupní proměnné byly čísla. To znamená, že kategorická data musí být zakódována do čísel, než je použijeme k přizpůsobení a vyhodnocení modelu.
Proč jsou kategorická data užitečná?
Kategorická a číselná data jsou hlavní typy dat. Tyto datové typy mohou mít stejný počet podkategorií, každá se dvěma, ale mají mnoho rozdílů. Tyto rozdíly jim dávají jedinečné atributy, které jsou stejně užitečné při statistické analýze. … Ve srovnání s tím jsou kategorická data kvalitativní datové typy.
Proč je potřeba kódování dat?
Kódování udržuje vaše data v bezpečí, protože soubory nejsou čitelné, pokud nemáte přístup k algoritmům, které byly použity k jejich zakódování. … Protože kódovaná data mají menší velikost, měli byste být schopni ušetřit místo na úložných zařízeních. To je ideální, pokud máte velké množství dat, která je třeba archivovat.
Jaký je příklad kódování?
Kódování je proces přeměny myšlenek na komunikaci Kodér používá k odeslání zprávy „médium“– telefonní hovor, e-mail, textovou zprávu, tváří v tvář setkání nebo jiný komunikační nástroj.… Můžete si například uvědomit, že máte hlad a zakódovat následující zprávu, kterou pošlete svému spolubydlícímu: „Mám hlad.
