機械学習とデータ分析における Lapful 機能を理解する

Lapful は、機械学習とデータ分析の文脈で使用される用語です。これは、相互に関連しており、組み合わせて新しい特徴や変数を形成できる一連の特徴または変数を指します。実際には、大規模なデータセットを扱う場合、多くの特徴または変数と高度に相関していることが一般的です。お互い。これらの特徴を小さなラップフル特徴セットに組み合わせることで、最も重要な情報を保持しながら、分析とモデリングのプロセスを簡素化できます。たとえば、顧客の購入に関する情報を含むデータセットでは、「顧客の年齢」、「」という特徴が含まれます。顧客の性別」と「顧客の所在地」はすべて相互に関連しており、「顧客層」と呼ばれる 1 つの特徴に組み合わせることができるため、重複する特徴とみなされる場合があります。この簡略化された機能セットは、顧客離れの予測や製品の推奨など、さらなる分析やモデリングに使用できます。ラップフル機能の概念は、主成分分析 (PCA) の概念と似ており、主成分分析 (PCA) は次元を削減するために使用される手法です。最も重要な特徴を特定し、それらをより小さなセットに結合することにより、高次元のデータセットを作成します。ただし、PCA はデータセット全体に作用する線形手法ですが、ラップフルフィーチャは通常、データのサブセットから派生し、フィーチャ間の非線形関係をキャプチャするように設計されています。