Çok seyrek verilerle çalışma yöntemleri nelerdir?

Makine öğrenmesi ve boosting görevlerinde çok seyrek verilerle çalışırken aşağıdaki teknikler uygulanır:

• Seyrek depolama formatlarının kullanımı: Örneğin, CSR (Compressed Sparse Row) veya COO gibi, bellek tasarrufu ve hesaplamaları hızlandırmak için.
• Sparsity dikkate alınarak özellik mühendisliği: Eksik verileri ayrı bir bilgi olarak dikkate alan özellikler oluşturma.
• Düzenleme ve boosting: Sparse verilere dayanıklı modeller kullanmak, örneğin, gradient boosting (XGBoost, LightGBM), eksik ve seyrek özelliklerle etkili çalışır.
• Eksik değerlerin işlenmesi: Özel doldurma yöntemleri veya modellerin yerleşik özelliklerini kullanarak eksik verilerle çalışma.
• Özellik seçimi: Çok nadir olan ve az bilgi taşıyan özellikleri kaldırma, böylece model kalitesini artırma.

Örnek: LightGBM, bu tür verileri ve eksik değerleri otomatik olarak işler, bu da bu tür veri setleriyle çalışmayı kolaylaştırır.