การทำความเข้าใจผู้นำเข้าในการเรียนรู้ของเครื่อง: ประเภทและข้อควรพิจารณา
ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้นำเข้าคือเครื่องมือหรืออัลกอริธึมที่ใช้ในการเติมค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล ค่าที่หายไปอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ เช่น ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล ข้อมูลไม่สมบูรณ์ หรือเซ็นเซอร์ทำงานผิดปกติ ตัวนำเข้าใช้ในการประมาณค่าที่หายไปตามรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ในข้อมูลที่มีอยู่
มีตัวนำเข้าหลายประเภท รวมถึง:
1 การใส่ค่าเฉลี่ย: วิธีการนี้จะเติมค่าที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ยของค่าที่สังเกตได้สำหรับจุดสนใจนั้น
2 การใส่ค่ามัธยฐาน: วิธีการนี้จะเติมค่าที่หายไปด้วยค่ามัธยฐานของค่าที่สังเกตได้สำหรับคุณลักษณะนั้น
3 การใส่ข้อมูลการถดถอย: วิธีการนี้ใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อทำนายค่าที่หายไปตามความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ
4 การใส่ค่าเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K: วิธีการนี้จะค้นหา k การสังเกตที่คล้ายกันมากที่สุดกับค่าที่หายไป และใช้ค่าของมันเพื่อเติมค่าที่หายไป
5 การใส่ข้อมูลการแยกตัวประกอบเมทริกซ์: วิธีการนี้จะแยกข้อมูลออกเป็นเมทริกซ์มิติล่างสองเมทริกซ์ และใช้เมทริกซ์เหล่านี้เพื่อประมาณค่าที่หายไป
6 การใส่ข้อมูลเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามทั่วไป (GAN): วิธีการนี้ใช้ GAN เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่คล้ายกับข้อมูลต้นฉบับ จากนั้นใช้ข้อมูลสังเคราะห์นี้เพื่อเติมค่าที่ขาดหายไป
Imputers สามารถใช้กับทั้งข้อมูลเชิงหมวดหมู่และข้อมูลเชิงตัวเลข แต่ วิธีการที่แตกต่างกันอาจทำงานได้ดีกว่าสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น การใส่ร้ายแบบถดถอยอาจใช้ได้ผลดีกับข้อมูลตัวเลข ในขณะที่การใส่ข้อมูลใกล้เคียง k ใกล้ที่สุดอาจใช้ได้ผลดีกว่ากับข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการใส่ข้อมูลไม่จำเป็นเสมอไป และเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องประเมินความจำเป็นในการใส่ข้อมูลอย่างรอบคอบก่อนที่จะดำเนินการต่อ นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงอคติและข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นของวิธีการใส่ข้อมูลเมื่อตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ใดๆ ที่ใช้ข้อมูลที่ใส่เข้าไป
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
