Κατανόηση των Lapful Features στη Μηχανική Μάθηση και στην Ανάλυση Δεδομένων

Lapful είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης και της ανάλυσης δεδομένων. Αναφέρεται σε ένα σύνολο χαρακτηριστικών ή μεταβλητών που σχετίζονται μεταξύ τους και μπορούν να συνδυαστούν για να σχηματίσουν ένα νέο χαρακτηριστικό ή μεταβλητή.

Στην πράξη, όταν εργάζεστε με μεγάλα σύνολα δεδομένων, είναι σύνηθες να υπάρχουν πολλά χαρακτηριστικά ή μεταβλητές που συσχετίζονται σε μεγάλο βαθμό με ο ένας τον άλλον. Συνδυάζοντας αυτές τις δυνατότητες σε ένα μικρότερο σύνολο χαμηλών λειτουργιών, μπορούμε να απλοποιήσουμε τη διαδικασία ανάλυσης και μοντελοποίησης, διατηρώντας παράλληλα τις πιο σημαντικές πληροφορίες.

Για παράδειγμα, σε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει πληροφορίες σχετικά με τις αγορές των πελατών, τα χαρακτηριστικά "ηλικία πελάτη," " το φύλο του πελάτη" και η "τοποθεσία του πελάτη" μπορεί να θεωρηθούν λανθασμένα χαρακτηριστικά, καθώς όλα σχετίζονται μεταξύ τους και μπορούν να συνδυαστούν σε ένα ενιαίο χαρακτηριστικό που ονομάζεται "δημογραφικά στοιχεία πελατών". Αυτό το απλουστευμένο σύνολο χαρακτηριστικών μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για περαιτέρω ανάλυση ή μοντελοποίηση, όπως η πρόβλεψη της εκτροπής πελατών ή η σύσταση προϊόντων. σύνολα δεδομένων υψηλών διαστάσεων εντοπίζοντας τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά και συνδυάζοντάς τα σε ένα μικρότερο σύνολο. Ωστόσο, ενώ το PCA είναι μια γραμμική τεχνική που λειτουργεί σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων, τα lapful χαρακτηριστικά προέρχονται συνήθως από ένα υποσύνολο δεδομένων και έχουν σχεδιαστεί για να καταγράφουν μη γραμμικές σχέσεις μεταξύ των χαρακτηριστικών.