Masjineleermodelle vereis dat alle invoer- en uitvoerveranderlikes numeries moet wees. Dit beteken dat as jou data kategoriese data bevat, jy dit na nommers moet enkodeer voordat jy 'n model kan pas en evalueer … Enkodering is 'n vereiste voorverwerkingstap wanneer daar met kategoriese data vir masjien gewerk word leeralgoritmes.
Waarom enkodeer ons kategoriese veranderlikes?
'n Kategoriese veranderlike is 'n veranderlike waarvan die waardes die waarde van byskrifte aanneem. … Masjienleeralgoritmes en diepleer-neurale netwerke vereis dat inset- en uitsetveranderlikes getalle is. Dit beteken dat kategoriese data na nommers geënkodeer moet word voordat ons dit kan gebruik om 'n model te pas en te evalueer.
Waarom is kategoriese data nuttig?
Kategoriese en Numeriese data is die hooftipes data. Hierdie datatipes kan dieselfde aantal subkategorieë hê, met twee elk, maar hulle het baie verskille. Hierdie verskille gee aan hulle unieke eienskappe wat ewe nuttig is in statistiese analise. … Ter vergelyking is kategoriese data kwalitatiewe datatipes.
Waarom is data-enkodering nodig?
Encoding hou jou data veilig aangesien die lêers nie leesbaar is nie, tensy jy toegang het tot die algoritmes wat gebruik is om dit te enkodeer. … Aangesien geënkodeerde data kleiner in grootte is, behoort jy spasie op jou stoortoestelle te kan bespaar. Dit is ideaal as jy groot hoeveelhede data het wat geargiveer moet word.
Wat is 'n voorbeeld van enkodering?
Enkodering is die proses om gedagtes in kommunikasie te verander Die enkodeerder gebruik 'n 'medium' om die boodskap te stuur - 'n telefoonoproep, e-pos, teksboodskap, van aangesig tot aangesig vergadering, of ander kommunikasie-instrument.… Jy kan byvoorbeeld besef jy is honger en kodeer die volgende boodskap om aan jou kamermaat te stuur: “Ek is honger.
