기계 학습 및 데이터 분석의 랩풀 기능 이해

Lapful은 기계 학습 및 데이터 분석의 맥락에서 사용되는 용어입니다. 서로 관련되어 있고 결합하여 새로운 특징이나 변수를 형성할 수 있는 일련의 특징 또는 변수를 의미합니다. 서로. 이러한 기능을 더 작은 랩풀 기능 세트로 결합함으로써 가장 중요한 정보를 유지하면서 분석 및 모델링 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 고객 성별' 및 '고객 위치'는 모두 서로 관련되어 있고 '고객 인구통계'라는 단일 기능으로 결합될 수 있으므로 랩풀 기능으로 간주될 수 있습니다. 이 단순화된 기능 세트는 고객 이탈 예측 또는 제품 추천과 같은 추가 분석 또는 모델링에 사용될 수 있습니다. 가장 중요한 특징을 식별하고 이를 더 작은 세트로 결합하여 고차원 데이터세트를 만듭니다. 그러나 PCA는 전체 데이터 세트에서 작동하는 선형 기술인 반면 랩풀 기능은 일반적으로 데이터의 하위 세트에서 파생되며 기능 간의 비선형 관계를 캡처하도록 설계되었습니다.