Ինչպես աշխատել բացակա արժեքների և կատեգորիական հատկանիշների հետ աջակցող վեկտորների մեթոդներում և նյարդային ցանցերում?

Երբ աշխատում եք աջակցող վեկտորների մեթոդների (SVM) և նյարդային ցանցերի հետ, կարևոր է ճիշտ կերպով մշակել բացթողումները և կատեգորիկ հատկանիշները:

• Բացթողումներ:

  • Սովորաբար, դրանք լրացվում են (իմպուտացվում) նախքան ուսուցումը։ Թվային հատկանիշների համար կարելի է օգտագործել միջին, մեդիան կամ ավելի բարդ մեթոդներ (օրինակ՝ KNN-իմպուտացիա):
  • Որոշ դեպքերում կարելի է օգտագործել հատուկ ցուցանիշներ բացթողումների համար:

• Կատեգորիկ հատկանիշներ:

  • SVM և նյարդային ցանցերը պահանջում են թվային մուտքեր, այդ պատճառով կատեգորիկ հատկանիշները կոդավորվում են:
  • Սովորաբար օգտագործվում է one-hot կոդավորումը՝ ստեղծելով բինար հատկանիշներ յուրաքանչյուր եզակի արժեքի համար:
  • Մեծ կատեգորիաների համար կարող են կիրառվել embedding- ներկայացումներ (հատկապես նյարդային ցանցերում), որոնք ուսուցանվում են մոդելի հետ միասին:

Python-ում pandas-ով one-hot կոդավորման օրինակ:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', None]})
df['color'].fillna('missing', inplace=True)  # լրացնել բացթողումները
one_hot = pd.get_dummies(df['color'])

Այսպիսով, տվյալների նախամշակումը կարևոր քայլ է SVM և նյարդային ցանցերի հաջող կիրառման համար։