I modelli di machine learning richiedono che tutte le variabili di input e output siano numeriche. Ciò significa che se i tuoi dati contengono dati categoriali, devi codificarli in numeri prima di poter adattare e valutare un modello … La codifica è un passaggio di pre-elaborazione richiesto quando si lavora con dati categoriali per la macchina algoritmi di apprendimento.
Perché codifichiamo le variabili categoriali?
Una variabile categoriale è una variabile i cui valori assumono il valore delle etichette. … Gli algoritmi di machine learning e le reti neurali di deep learning richiedono che le variabili di input e output siano numeri. Ciò significa che i dati categoriali devono essere codificati in numeri prima che noi possiamo utilizzarli per adattare e valutare un modello.
Perché i dati categoriali sono utili?
I dati categoriali e numerici sono i principali tipi di dati. Questi tipi di dati possono avere lo stesso numero di sottocategorie, con due ciascuna, ma presentano molte differenze. Queste differenze danno loro attributi unici che sono ugualmente utili nell'analisi statistica. … In confronto, i dati categoriali sono tipi di dati qualitativi.
Perché è necessaria la codifica dei dati?
La codifica mantiene i tuoi dati al sicuro poiché i file non sono leggibili a meno che tu non abbia accesso agli algoritmi che sono stati usati per codificarli. … Poiché i dati codificati sono di dimensioni inferiori, dovresti essere in grado di risparmiare spazio sui dispositivi di archiviazione. Questo è l'ideale se hai grandi quantità di dati che devono essere archiviati.
Qual è un esempio di codifica?
La codifica è il processo per trasformare i pensieri in comunicazione Il codificatore utilizza un "mezzo" per inviare il messaggio: una telefonata, un'e-mail, un messaggio di testo, faccia a faccia riunione o altro strumento di comunicazione.… Ad esempio, potresti renderti conto di avere fame e codificare il seguente messaggio da inviare al tuo coinquilino: "Ho fame.