Bayes hədəf kodlaşdırması nədir?
sobes.tech Süni İntellekt
AI-dan cavab
Bayes məqsədli kodlaşdırma, maşın öyrənməsi tapşırıqlarında kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması üçün istifadə olunan, bayes yumşaltması tətbiq edilən məqsəd dəyişəninin statistikalarına əsaslanan bir metodudur.
Fikir, kateqoriyanı bu kateqoriya üçün məqsəd dəyişəninin orta dəyərini əks etdirən bir ədəd ilə əvəz etməkdir, ümumi orta və müşahidə sayı nəzərə alınaraq, nadir kateqoriyalarda aşırı öyrənmənin qarşısını almaq üçün.
Yumşaltma formulu adətən belə görünür:
[ \text{KodlaşdırılmışDəyər} = \frac{\text{kateqoriyaÜçünMəqsədOrta} \times n + \text{qlobalOrta} \times k}{n + k} ]
burada:
- (n) — kateqoriyadakı müşahidə sayı,
- (k) — yumşaltma parametri (a priori orta çəkisi),
- (\text{qlobalOrta}) — bütün nümunənin ortalaması.
Bu yanaşma səs-küyü və aşırı öyrənməni azaltmağa kömək edir, xüsusən nadir kateqoriyalarla işləyərkən və tez-tez cədvəl məlumatları üçün boosting alqoritmlərində istifadə olunur.