¿Qué técnicas se utilizan para trabajar con datos muy dispersos?

Al trabajar con datos muy dispersos (datos dispersos) en tareas de aprendizaje automático y boosting, se aplican las siguientes técnicas:

• Uso de formatos de almacenamiento dispersos: Por ejemplo, CSR (Compressed Sparse Row) o COO, para ahorrar memoria y acelerar los cálculos.
• Ingeniería de características considerando la dispersión: Creación de características que tengan en cuenta la ausencia de datos como información adicional.
• Regularización y boosting: Uso de modelos resistentes a la dispersión, como el boosting de gradiente (XGBoost, LightGBM), que trabajan eficazmente con características faltantes y dispersas.
• Manejo de valores faltantes: Métodos específicos de imputación o uso de las capacidades integradas de los modelos para trabajar con valores ausentes.
• Selección de características: Eliminación de características demasiado raras que pueden aportar poca información y deteriorar la calidad del modelo.

Ejemplo: LightGBM procesa automáticamente datos dispersos y valores faltantes, lo que simplifica el trabajo con estos conjuntos.