Çox seyrek məlumatlarla işləmək üçün hansı üsullar var?

Çox seyrek məlumatlar (sparse data) ilə maşın öyrənməsi və boosting tapşırıqlarında aşağıdakı üsullar tətbiq olunur:

• Seyrek saxlama formatlarından istifadə: Məsələn, CSR (Compressed Sparse Row) və ya COO, yaddaşdan qənaət etmək və hesablamaları sürətləndirmək üçün.
• Sparsity nəzərə alınaraq xüsusiyyət mühəndisliyi: Məlumatların olmamasını ayrıca məlumat kimi nəzərə alan xüsusiyyətlərin yaradılması.
• Nizamlamalar və boosting: Sparsity-ə davamlı modellərdən istifadə, məsələn, gradient boosting (XGBoost, LightGBM), ki, bu modellər itkin və sparse xüsusiyyətlərlə effektiv işləyir.
• İtkin dəyərlərin idarə olunması: Xüsusi doldurma metodları və ya modellərin daxili imkanlarından istifadə.
• Xüsusiyyət seçimi: Çox nadir olan və az məlumat daşıyan xüsusiyyətlərin çıxarılması, bu da modelin keyfiyyətini yaxşılaşdırır.

Nümunə: LightGBM avtomatik olaraq sparse məlumatları və itkin dəyərləri işləyir, bu da bu cür məlumat dəstləri ilə işləməyi sadələşdirir.