Quais são as técnicas para trabalhar com dados muito dispersos?

Ao trabalhar com dados muito dispersos (dados esparsos) em tarefas de aprendizagem automática e boosting, aplicam-se as seguintes técnicas:

• Utilização de formatos de armazenamento dispersos: Por exemplo, CSR (Compressed Sparse Row) ou COO, para economizar memória e acelerar os cálculos.
• Engenharia de características considerando a dispersão: Criação de características que levam em conta a ausência de dados como uma informação adicional.
• Regularização e boosting: Uso de modelos resistentes à dispersão, como o boosting de gradiente (XGBoost, LightGBM), que funcionam eficazmente com características ausentes e dispersas.
• Tratamento de valores ausentes: Métodos específicos de imputação ou uso das funcionalidades integradas dos modelos para lidar com valores ausentes.
• Seleção de características: Remoção de características demasiado raras que podem conter pouca informação e prejudicar a qualidade do modelo.

Exemplo: LightGBM processa automaticamente dados dispersos e valores ausentes, o que simplifica o trabalho com esses conjuntos.