Makine öğrenimi modelleri, tüm giriş ve çıkış değişkenlerinin sayısal olmasını gerektirir. Bu, verileriniz kategorik veriler içeriyorsa, bir modeli sığdırıp değerlendirmeden önce onu sayılarla kodlamanız gerektiği anlamına gelir … Kodlama, makine için kategorik verilerle çalışırken gerekli bir ön işleme adımıdır. öğrenme algoritmaları.
Kategorik değişkenleri neden kodluyoruz?
Kategorik bir değişken, değerleri etiketlerin değerini alan bir değişkendir. … Makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme sinir ağları, giriş ve çıkış değişkenlerinin sayı olmasını gerektirir. Bu, kategorik verilerin bir modele uydurmak ve değerlendirmek içinkullanabilmemiz için önce sayılara kodlanması gerektiği anlamına gelir.
Kategorik veriler neden faydalıdır?
Kategorik ve Sayısal veriler, ana veri türleridir. Bu veri türleri, her birinde iki olmak üzere aynı sayıda alt kategoriye sahip olabilir, ancak birçok farklılıkları vardır. Bu farklılıklar onlara istatistiksel analizde eşit derecede yararlı olan benzersiz nitelikler verir. … Karşılaştırıldığında, kategorik veriler nitel veri türleridir.
Veri kodlaması neden gereklidir?
Kodlama, verilerinizi güvende tutar çünkü siz onu kodlamak için kullanılan algoritmalara erişiminiz olmadığı sürece dosyalar okunamaz. … Kodlanmış verilerin boyutu daha küçük olduğundan, depolama cihazlarınızda yer kazanabilmelisiniz. Arşivlenmesi gereken büyük miktarda veriniz varsa bu idealdir.
Kodlama örneği nedir?
Kodlama, düşünceleri iletişime dönüştürme sürecidir Kodlayıcı mesajı göndermek için bir 'aracı' kullanır - telefon görüşmesi, e-posta, metin mesajı, yüz yüze toplantı veya başka bir iletişim aracı.… Örneğin, aç olduğunuzu fark edebilir ve oda arkadaşınıza göndermek için şu mesajı kodlayabilirsiniz: “Acıktım.
