Разумевање лаких карактеристика у машинском учењу и анализи података

Лапфул је термин који се користи у контексту машинског учења и анализе података. Односи се на скуп карактеристика или варијабли које су међусобно повезане и могу се комбиновати да би се формирала нова карактеристика или променљива.ӕӕУ пракси, када се ради са великим скуповима података, уобичајено је да постоји много карактеристика или варијабли које су у великој корелацији са један другог. Комбиновањем ових функција у мањи скуп функција које се могу лако наћи, можемо да поједноставимо процес анализе и моделирања, а да притом задржимо најважније информације.ӕӕНа пример, у скупу података који садржи информације о куповини купаца, карактеристике „старост клијента“, „ пол клијента“ и „локација клијента“ могу се сматрати недостајућим карактеристикама, јер су све повезане једна са другом и могу се комбиновати у једну карактеристику која се зове „демографија корисника“. Овај поједностављени скуп карактеристика се затим може користити за даљу анализу или моделирање, као што је предвиђање одлива купаца или препоручивање производа.ӕӕКонцепт лапфул карактеристика сличан је концепту анализе главних компоненти (ПЦА), што је техника која се користи за смањење димензионалности скупове података високе димензије тако што ће идентификовати најважније карактеристике и комбиновати их у мањи скуп. Међутим, док је ПЦА линеарна техника која ради на читавом скупу података, лапфул карактеристике су обично изведене из подскупа података и дизајниране су да хватају нелинеарне односе између карактеристика.