Welke technieken worden gebruikt voor het werken met zeer sparse gegevens?

Bij het werken met zeer sparse gegevens (sparse data) in machine learning en boosting worden de volgende technieken toegepast:

• Gebruik van sparse opslagformaten: Bijvoorbeeld CSR (Compressed Sparse Row) of COO, om geheugen te besparen en berekeningen te versnellen.
• Feature-engineering rekening houdend met sparsity: Het creëren van kenmerken die het ontbreken van gegevens als aparte informatie beschouwen.
• Regularisatie en boosting: Gebruik van modellen die bestand zijn tegen sparsity, zoals gradient boosting (XGBoost, LightGBM), die effectief omgaan met ontbrekende en sparse kenmerken.
• Omgaan met ontbrekende waarden: Specifieke imputatiemethoden of gebruik van de ingebouwde functies van de modellen om met ontbrekende waarden te werken.
• Kenmerkenselectie: Het verwijderen van te zeldzame kenmerken die weinig informatie bevatten en de modelkwaliteit kunnen verslechteren.

Voorbeeld: LightGBM verwerkt automatisch sparse gegevens en ontbrekende waarden, wat het werken met dergelijke datasets vereenvoudigt.