Dəstək vektorları və neyron şəbəkələrində boş dəyərlər və kateqorik xüsusiyyətlərlə necə işləmək olar?

Dəstək vektor maşınları (SVM) və neyron şəbəkələri ilə işləyərkən, boşluqları və kateqorik xüsusiyyətləri düzgün işləmək vacibdir:

• Boşluqlar:

  • Adətən, bunlar təlimdən əvvəl doldurulur (impute edilir). Rəqəmsal xüsusiyyətlər üçün orta, median və ya daha mürəkkəb metodlar (məsələn, KNN imputasiyası) istifadə edilə bilər.
  • Bəzi hallarda, xüsusi boşluq göstəriciləri istifadə oluna bilər.

• Kateqorik xüsusiyyətlər:

  • SVM və neyron şəbəkələri ədədi girişlər tələb edir, ona görə də kateqorik xüsusiyyətlər kodlanır.
  • Tez-tez one-hot kodlama istifadə olunur — hər unikal dəyər üçün ikili xüsusiyyətlər yaradılır.
  • Böyük kateqoriyalar üçün, embedding təqdimatları (xüsusən neyron şəbəkələrdə) tətbiq oluna bilər və bunlar model ilə birlikdə öyrədilir.

Python və pandas ilə one-hot kodlama nümunəsi:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # Boşluqları doldurmaq
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Bu şəkildə, məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, SVM və neyron şəbəkələrinin uğurlu tətbiqi üçün əsas mərhələdir.