Lapful funkciók megértése a gépi tanulásban és adatelemzésben

A lapful kifejezés a gépi tanulással és az adatelemzéssel összefüggésben használatos. Olyan jellemzők vagy változók halmazára utal, amelyek kapcsolódnak egymáshoz, és kombinálhatók új jellemzővé vagy változóvá.

A gyakorlatban, amikor nagy adatkészletekkel dolgozunk, gyakran előfordul, hogy sok olyan jellemző vagy változó van, amelyek erősen korrelálnak egymás. Ha ezeket a funkciókat egy kisebb készletbe kombináljuk, leegyszerűsíthetjük az elemzési és modellezési folyamatot, miközben megőrizzük a legfontosabb információkat.

Például egy olyan adatkészletben, amely a vásárlók vásárlásaival kapcsolatos információkat tartalmaz, az "ügyfél életkora", " az ügyfél neme" és az „ügyfél helye" összefüggő jellemzőknek tekinthetők, mivel ezek mind kapcsolódnak egymáshoz, és egyetlen „ügyféldemográfiai adatoknak” nevezett jellemzővé kombinálhatók. Ez az egyszerűsített funkciókészlet ezután felhasználható további elemzésekhez vagy modellezéshez, például a vásárlói lemorzsolódás előrejelzéséhez vagy a termékek ajánlásához. A lapfull funkciók fogalma hasonló a főkomponens-elemzés (PCA) koncepciójához, amely egy olyan technika, amely csökkenti a vevő dimenzióit. nagydimenziós adatkészletek létrehozása a legfontosabb jellemzők azonosításával és egy kisebb halmazba való összevonásával. Míg azonban a PCA egy lineáris technika, amely a teljes adatkészleten működik, a lapfull jellemzők jellemzően az adatok egy részhalmazából származnak, és a jellemzők közötti nem lineáris kapcsolatok rögzítésére szolgálnak.