Lapful-ominaisuuksien ymmärtäminen koneoppimisessa ja data-analyysissä

Lapful on termi, jota käytetään koneoppimisen ja data-analyysin yhteydessä. Se viittaa joukkoon ominaisuuksia tai muuttujia, jotka liittyvät toisiinsa ja jotka voidaan yhdistää uudeksi ominaisuudeksi tai muuttujaksi.

Käytännössä suuria tietojoukkoja käsiteltäessä on yleistä, että niissä on monia ominaisuuksia tai muuttujia, jotka korreloivat voimakkaasti toisiaan. Yhdistämällä nämä ominaisuudet pienemmäksi joukoksi erilaisia ominaisuuksia, voimme yksinkertaistaa analyysi- ja mallintamisprosessia, mutta säilyttää kuitenkin tärkeimmät tiedot.

Esimerkiksi tietojoukossa, joka sisältää tietoja asiakkaiden ostoista, ominaisuuksia "asiakkaan ikä", " asiakkaan sukupuoli" ja "asiakkaan sijainti" voidaan pitää hajanaisia ominaisuuksia, koska ne kaikki liittyvät toisiinsa ja voidaan yhdistää yhdeksi ominaisuudeksi nimeltä "asiakasdemografia". Tätä yksinkertaistettua ominaisuusjoukkoa voidaan sitten käyttää lisäanalyyseihin tai mallintamiseen, kuten asiakkaiden vaihtuvuuden ennustamiseen tai tuotteiden suosittelemiseen.

Läpivien ominaisuuksien käsite on samanlainen kuin pääkomponenttianalyysissä (PCA), joka on tekniikka, jolla pienennetään tuotteen dimensiota. korkeadimensionaaliset tietojoukot tunnistamalla tärkeimmät ominaisuudet ja yhdistämällä ne pienemmäksi joukoksi. Vaikka PCA on lineaarinen tekniikka, joka toimii koko tietojoukossa, limittävät ominaisuudet johdetaan tyypillisesti datan osajoukosta ja ne on suunniteltu sieppaamaan epälineaarisia suhteita ominaisuuksien välillä.