Кадом усулҳо барои кор бо маълумоти хеле нодир?

Ҳангоми кор бо маълумоти хеле нодир (sparse data) дар вазифаҳои омӯзиши мошин ва boosting, усулҳои зерин татбиқ мешаванд:

• Истифодаи форматҳои нигоҳдории нодир: Масалан, CSR (Compressed Sparse Row) ё COO, барои сарфаи хотира ва суръат додани ҳисобҳо.
• Инженерии хусусиятҳо бо назардошти sparsity: Таҳия кардани хусусиятҳо, ки норасоии маълумотро ҳамчун иттилооти алоҳида ба назар мегиранд.
• Регулятсия ва boosting: Истифодаи моделҳое, ки муқовимат ба sparsity доранд, масалан, gradient boosting (XGBoost, LightGBM), ки бо хусусиятҳои номуайян ва нодир самаранок кор мекунанд.
• Тартиби арзишҳои номуайян: Методҳои махсуси пуркунӣ ё истифодаи имкониятҳои дарунсохти моделҳо барои кор бо арзишҳои номуайян.
• Танзими хусусиятҳо: Бартараф кардани хусусиятҳои хеле нодир, ки метавонад камтар маълумот дошта бошад ва сифати моделро паст кунад.

Масалан: LightGBM автоматӣ маълумоти нодир ва арзишҳои номуайянро коркард мекунад, ки кор бо чунин маҷмӯаҳои маълумотро осон мекунад.