Model pembelajaran mesin memerlukan semua pembolehubah input dan output dalam bentuk angka. Ini bermakna jika data anda mengandungi data kategori, anda mesti mengekodkannya kepada nombor sebelum anda boleh memuatkan dan menilai model … Pengekodan ialah langkah pra-pemprosesan yang diperlukan apabila bekerja dengan data kategori untuk mesin algoritma pembelajaran.
Mengapa kita mengekod pembolehubah kategori?
Pembolehubah kategori ialah pembolehubah yang nilainya mengambil pada nilai label. … Algoritma pembelajaran mesin dan rangkaian neural pembelajaran mendalam memerlukan pembolehubah input dan output ialah nombor. Ini bermakna data kategori mesti dikodkan kepada nombor sebelum kami boleh menggunakannya untuk memuatkan dan menilai model.
Mengapakah data kategori berguna?
Data kategori dan berangka ialah jenis data utama. Jenis data ini mungkin mempunyai bilangan subkategori yang sama, dengan dua setiap satu, tetapi mereka mempunyai banyak perbezaan. Perbezaan ini memberi mereka atribut unik yang sama berguna dalam analisis statistik. … Sebagai perbandingan, data kategori ialah jenis data kualitatif.
Mengapa pengekodan data diperlukan?
Pengekodan memastikan data anda selamat kerana fail tidak boleh dibaca melainkan anda mempunyai akses kepada algoritma yang digunakan untuk mengekodnya. … Memandangkan saiz data yang dikodkan lebih kecil, anda sepatutnya dapat menjimatkan ruang pada peranti storan anda. Ini sesuai jika anda mempunyai sejumlah besar data yang perlu diarkibkan.
Apakah contoh pengekodan?
Pengekodan ialah proses mengubah fikiran menjadi komunikasi Pengekod menggunakan 'medium' untuk menghantar mesej - panggilan telefon, e-mel, mesej teks, bersemuka mesyuarat, atau alat komunikasi lain.… Sebagai contoh, anda mungkin menyedari anda lapar dan mengekodkan mesej berikut untuk dihantar kepada rakan sebilik anda: “Saya lapar.
