Modelet e mësimit të makinës kërkojnë që të gjitha variablat hyrëse dhe dalëse të jenë numerike. Kjo do të thotë që nëse të dhënat tuaja përmbajnë të dhëna kategorike, duhet t'i kodoni ato në numra përpara se të mund të vendosni dhe vlerësoni një model … Kodimi është një hap i kërkuar para-përpunimi kur punoni me të dhëna kategorike për makinën algoritmet e të mësuarit.
Pse i kodojmë variablat kategorike?
Një variabël kategorike është një variabël vlerat e së cilës marrin vlerën e etiketave. … Algoritmet e mësimit të makinerisë dhe rrjetet neurale të të mësuarit të thellë kërkojnë që variablat hyrëse dhe dalëse të jenë numra. Kjo do të thotë që të dhënat kategorike duhet të kodohen në numra përpara se ne t'i përdorim ato për të përshtatur dhe vlerësuar një model.
Pse janë të dobishme të dhënat kategorike?
Të dhënat kategorike dhe numerike janë llojet kryesore të të dhënave. Këto lloje të dhënash mund të kenë të njëjtin numër nënkategorish, me dy secila, por ato kanë shumë dallime. Këto dallime u japin atyre atribute unike të cilat janë po aq të dobishme në analizat statistikore. … Në krahasim, të dhënat kategorike janë lloje të të dhënave cilësore.
Pse nevojitet kodimi i të dhënave?
Enkodimi i mban të dhënat tuaja të sigurta pasi skedarët nuk janë të lexueshëm nësenuk keni akses në algoritmet që janë përdorur për t'i koduar ato. … Meqenëse të dhënat e koduara janë më të vogla në madhësi, ju duhet të jeni në gjendje të kurseni hapësirë në pajisjet tuaja ruajtëse. Kjo është ideale nëse keni sasi të mëdha të dhënash që duhen arkivuar.
Cili është një shembull i kodimit?
Enkodimi është procesi i shndërrimit të mendimeve në komunikim Enkoderi përdor një 'medium' për të dërguar mesazhin - një telefonatë, email, mesazh me tekst, ballë për ballë takim, ose mjet tjetër komunikimi.… Për shembull, ju mund të kuptoni se jeni të uritur dhe të kodoni mesazhin e mëposhtëm për t'ia dërguar shokut tuaj të dhomës: Unë jam i uritur.
