Quali sono le tecniche per lavorare con dati molto sparsi?

Quando si lavora con dati molto sparsi (dati sparse) in compiti di machine learning e boosting, si applicano le seguenti tecniche:

• Utilizzo di formati di memorizzazione sparsi: Ad esempio, CSR (Compressed Sparse Row) o COO, per risparmiare memoria e accelerare i calcoli.
• Feature engineering considerando la sparsità: Creazione di caratteristiche che considerano l'assenza di dati come informazione a sé stante.
• Regolarizzazione e boosting: Uso di modelli resistenti alla sparsità, come il gradient boosting (XGBoost, LightGBM), che lavorano efficacemente con caratteristiche mancanti e sparse.
• Gestione dei valori mancanti: Metodi specifici di imputazione o utilizzo delle funzionalità integrate dei modelli per gestire i valori mancanti.
• Selezione delle caratteristiche: Rimozione di caratteristiche troppo rare che possono contenere poche informazioni e peggiorare la qualità del modello.

Esempio: LightGBM gestisce automaticamente dati sparsi e valori mancanti, semplificando il lavoro con questi set di dati.