Els models d'aprenentatge automàtic requereixen que totes les variables d'entrada i sortida siguin numèriques. Això vol dir que si les vostres dades contenen dades categòriques, , heu de codificar-les en números abans de poder ajustar i avaluar un model… La codificació és un pas de preprocessament obligatori quan es treballa amb dades categòriques per a la màquina algorismes d'aprenentatge.
Per què codifiquem variables categòriques?
Una variable categòrica és una variable els valors de la qual prenen el valor de les etiquetes. … Els algorismes d'aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals d'aprenentatge profund requereixen que les variables d'entrada i sortida siguin números. Això vol dir que les dades categòriques s'han de codificar en números abans queles puguem utilitzar per ajustar i avaluar un model.
Per què són útils les dades categòriques?
Les dades categòriques i numèriques són els principals tipus de dades. Aquests tipus de dades poden tenir el mateix nombre de subcategories, amb dues cadascuna, però tenen moltes diferències. Aquestes diferències els donen atributs únics que són igualment útils en l'anàlisi estadística. … En comparació, les dades categòriques són tipus de dades qualitatives.
Per què és necessària la codificació de dades?
La codificació
protegeix les vostres dades, ja que els fitxers no es poden llegir tret quetingueu accés als algorismes que es van utilitzar per codificar-los. … Com que les dades codificades són de mida més petita, hauríeu de poder estalviar espai als vostres dispositius d'emmagatzematge. Això és ideal si teniu grans quantitats de dades que cal arxivar.
Quin és un exemple de codificació?
La codificació és el procés de convertir els pensaments en comunicació El codificador fa servir un "mitjà" per enviar el missatge: una trucada telefònica, un correu electrònic, un missatge de text, cara a cara reunió o una altra eina de comunicació.… Per exemple, és possible que us adoneu que teniu gana i codifiqueu el missatge següent per enviar-lo al vostre company de pis: “Tinc gana.