Jaké jsou techniky práce s velmi řídkými daty?

Při práci s velmi řídkými daty (sparse data) v úlohách strojového učení a boosting se používají následující techniky:

• Použití řídkých formátů ukládání: Například CSR (Compressed Sparse Row) nebo COO, pro úsporu paměti a urychlení výpočtů.
• Inženýrství vlastností s ohledem na sparsity: Vytváření vlastností, které berou v úvahu absenci dat jako samostatnou informaci.
• Regularizace a boosting: Použití modelů odolných vůči sparsity, například gradient boosting (XGBoost, LightGBM), které efektivně pracují s chybějícími a řídkými vlastnostmi.
• Zpracování chybějících hodnot: Speciální metody imputace nebo využití vestavěných funkcí modelů pro práci s chybějícími hodnotami.
• Výběr vlastností: Odstranění příliš vzácných vlastností, které mohou nést málo informací a zhoršovat kvalitu modelu.

Příklad: LightGBM automaticky zpracovává řídká data a chybějící hodnoty, což usnadňuje práci s takovými datovými sadami.