რა მეთოდები არსებობს ძალიან იშვიათ მონაცემებთან მუშაობისთვის?

машинული өйрәнү һәм boosting бурычларында бик сирәк очрый торган (sparse data) белән эшләгәндә, түбәндәге ысуллар кулланыла:

• Сирәк саклау форматларын куллану: Мәсәлән, CSR (Compressed Sparse Row) яки COO, хәтерне саклау һәм исәпләүләрне тизләтү өчен.
• Sparsity исәпкә алып үзенчәлекләр инженериясе: Мәгълүматның булмавын аерым мәгълүмат итеп караган үзенчәлекләр ясау.
• Регуляризация һәм boosting: Sparsityка чыдам модельләр куллану, мәсәлән, градиент boosting (XGBoost, LightGBM), алар нәтиҗәле рәвештә югалган һәм sparse үзенчәлекләр белән эшли.
• Югалган кыйммәтләрне эшкәртү: Махсус тутыру ысуллары яки модельләрнең эчке мөмкинлекләрен кулланып, югалган кыйммәтләр белән эшләү.
• Үзенчәлекләр сайлау: бик сирәк очрый торган һәм аз мәгълүмат йөртүче үзенчәлекләрне бетерү, бу модельнең сыйфатын яхшырта.

Мисал итеп: LightGBM автомат рәвештә sparse мәгълүматларны һәм югалган кыйммәтләрне эшкәртә, бу шундый мәгълүмат җыелмалары белән эшләүне җиңеләйтә.