Welche Methoden gibt es für die Arbeit mit sehr spärlichen Daten?

Beim Arbeiten mit sehr spärlichen Daten (Sparse Data) in Aufgaben des maschinellen Lernens und Boostings werden folgende Techniken angewendet:

• Verwendung von spärlichen Speicherformaten: Zum Beispiel CSR (Compressed Sparse Row) oder COO, um Speicher zu sparen und Berechnungen zu beschleunigen.
• Feature-Engineering unter Berücksichtigung der Sparsity: Erstellung von Merkmalen, die das Fehlen von Daten als eigenständige Information berücksichtigen.
• Regularisierung und Boosting: Einsatz von Modellen, die gegen Sparsity robust sind, wie Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), die effektiv mit fehlenden und spärlichen Merkmalen arbeiten.
• Umgang mit fehlenden Werten: Spezielle Imputationsmethoden oder Nutzung der integrierten Funktionen der Modelle zur Arbeit mit fehlenden Werten.
• Merkmalsauswahl: Entfernung von zu seltenen Merkmalen, die wenig Informationen enthalten und die Modellqualität verschlechtern können.

Beispiel: LightGBM verarbeitet automatisch spärliche Daten und fehlende Werte, was die Arbeit mit solchen Datensätzen erleichtert.