मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण में लैपफुल फीचर्स को समझना
लैपफुल एक शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण के संदर्भ में किया जाता है। यह सुविधाओं या वेरिएबल्स के एक सेट को संदर्भित करता है जो एक-दूसरे से संबंधित हैं और एक नई सुविधा या वेरिएबल बनाने के लिए जोड़ा जा सकता है। व्यवहार में, बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, कई विशेषताओं या वेरिएबल्स का होना आम बात है जो अत्यधिक सहसंबद्ध होते हैं एक दूसरे। इन सुविधाओं को लैपफुल सुविधाओं के एक छोटे सेट में जोड़कर, हम सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को बरकरार रखते हुए विश्लेषण और मॉडलिंग प्रक्रिया को सरल बना सकते हैं।
उदाहरण के लिए, ग्राहकों की खरीदारी के बारे में जानकारी वाले डेटासेट में, "ग्राहक की आयु," सुविधाएँ ग्राहक लिंग," और "ग्राहक स्थान" को लैपफुल विशेषताएं माना जा सकता है, क्योंकि वे सभी एक-दूसरे से संबंधित हैं और इन्हें "ग्राहक जनसांख्यिकी" नामक एक एकल सुविधा में जोड़ा जा सकता है। इस सरलीकृत सुविधा सेट का उपयोग आगे के विश्लेषण या मॉडलिंग के लिए किया जा सकता है, जैसे कि ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करना या उत्पादों की सिफारिश करना। लैपफुल सुविधाओं की अवधारणा प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के समान है, जो एक तकनीक है जिसका उपयोग आयामीता को कम करने के लिए किया जाता है। सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करके और उन्हें एक छोटे सेट में संयोजित करके उच्च-आयामी डेटासेट। हालाँकि, जबकि पीसीए एक रैखिक तकनीक है जो संपूर्ण डेटासेट पर काम करती है, लैपफुल सुविधाएँ आम तौर पर डेटा के सबसेट से प्राप्त होती हैं और सुविधाओं के बीच गैर-रेखीय संबंधों को पकड़ने के लिए डिज़ाइन की जाती हैं।
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