Kokios yra technikos dirbant su labai retais duomenimis?

Dirbant su labai retais duomenimis (sparse data) mašinų mokymosi ir boosting užduotyse, taikomi šie metodai:

• Naudojant retų duomenų saugojimo formatus: Pavyzdžiui, CSR (Compressed Sparse Row) arba COO, siekiant taupyti atmintį ir paspartinti skaičiavimus.
• Savybių inžinerija, atsižvelgiant į sparsity: Kurti savybes, kurios atsižvelgia į duomenų nebuvimą kaip į atskirą informaciją.
• Reguliavimas ir boosting: Naudoti modelius, atsparius sparsity, pvz., gradient boosting (XGBoost, LightGBM), kurie efektyviai dirba su trūkstamomis ir sparse savybėmis.
• Trūkstamų reikšmių apdorojimas: Specialios užpildymo metodikos arba modelių įmontuotos galimybės dirbti su trūkstamomis reikšmėmis.
• Savybių atranka: Pašalinti labai retas savybes, kurios gali turėti mažai informacijos ir bloginti modelio kokybę.

Pavyzdys: LightGBM automatiškai apdoroja sparse duomenis ir trūkstamas reikšmes, tai palengvina darbą su tokiais duomenų rinkiniais.