Förstå Lapful-funktioner i maskininlärning och dataanalys

Lapful är en term som används i samband med maskininlärning och dataanalys. Det hänvisar till en uppsättning funktioner eller variabler som är relaterade till varandra och kan kombineras för att bilda en ny funktion eller variabel.

I praktiken, när man arbetar med stora datamängder, är det vanligt att ha många funktioner eller variabler som är starkt korrelerade med varandra. Genom att kombinera dessa funktioner till en mindre uppsättning lapfulla funktioner kan vi förenkla analys- och modelleringsprocessen, samtidigt som vi behåller den viktigaste informationen. kundkön" och "kundens plats" kan betraktas som knäppa funktioner, eftersom de alla är relaterade till varandra och kan kombineras till en enda funktion som kallas "kundens demografi." Denna förenklade funktionsuppsättning kan sedan användas för ytterligare analys eller modellering, såsom att förutsäga kundavgång eller rekommendera produkter.

Konceptet med lapful features liknar det för principal component analysis (PCA), som är en teknik som används för att minska dimensionaliteten av högdimensionella datauppsättningar genom att identifiera de viktigaste funktionerna och kombinera dem till en mindre uppsättning. Men även om PCA är en linjär teknik som fungerar på hela datamängden, härleds lapful funktioner vanligtvis från en delmängd av data och är utformade för att fånga icke-linjära relationer mellan funktioner.