Ի՞նչ մեթոդներ կան շատ հազվագյուտ տվյալների հետ աշխատելու համար։

Երբ աշխատում եք շատ հազվագյուտ տվյալների (sparse data) հետ մեքենայական ուսուցման և boosting առաջադրանքներում, կիրառվում են հետևյալ մեթոդները:

• Հարատև պահեստավորման ձևաչափերի օգտագործում: Օրինակ, CSR (Compressed Sparse Row) կամ COO, որպեսզի խնայեք հիշողությունը և արագացնեք հաշվարկները:
• Հատկությունների ինժեներություն՝ հաշվի առնելով sparsity-ը: Ստեղծել հատկանիշներ, որոնք հաշվի են առնում տվյալների բացակայությունը որպես առանձին տեղեկատվություն:
• Կանոնավորացում և boosting: Օգտագործել մոդելներ, որոնք դիմացկուն են sparsity-ին, օրինակ՝ gradient boosting (XGBoost, LightGBM), որոնք արդյունավետ աշխատում են բացակա և sparse հատկանիշների հետ:
• Բացակա արժեքների մշակումը: Հատուկ լրացման մեթոդներ կամ մոդելների ներքին հնարավորությունները օգտագործելով՝ աշխատել բացակա արժեքների հետ:
• Հատկանիշների ընտրություն: Հեռացնել շատ հազվագյուտ հատկանիշները, որոնք կարող են քիչ տեղեկատվություն պարունակել և վատացնել մոդելի որակը:

Օրինակ՝ LightGBM-ը ավտոմատ կերպով մշակում է sparse տվյալները և բացակա արժեքները, ինչը հեշտացնում է այդպիսի տվյալների հավաքածուի աշխատանքը։