ทำความเข้าใจฟีเจอร์ Lapful ในการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล
Lapful เป็นคำที่ใช้ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงชุดคุณลักษณะหรือตัวแปรที่เกี่ยวข้องกันและสามารถนำมารวมกันเพื่อสร้างคุณลักษณะหรือตัวแปรใหม่ได้ ในทางปฏิบัติ เมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นเรื่องปกติที่จะมีคุณลักษณะหรือตัวแปรจำนวนมากที่มีความสัมพันธ์กันสูง กันและกัน. ด้วยการรวมคุณสมบัติเหล่านี้เข้ากับชุดคุณสมบัติตักที่มีขนาดเล็กลง เราจึงสามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลอง ในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลที่สำคัญที่สุดไว้ได้
ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลที่มีข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อของลูกค้า คุณลักษณะ "อายุของลูกค้า" " เพศของลูกค้า" และ "สถานที่ตั้งของลูกค้า" อาจถือเป็นคุณลักษณะที่ตักได้ เนื่องจากทั้งหมดเกี่ยวข้องกันและสามารถรวมเป็นคุณลักษณะเดียวที่เรียกว่า "ข้อมูลประชากรของลูกค้า" ชุดคุณลักษณะที่เรียบง่ายนี้สามารถใช้เพื่อการวิเคราะห์หรือการสร้างแบบจำลองเพิ่มเติมได้ เช่น การทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้าหรือการแนะนำผลิตภัณฑ์
แนวคิดของคุณลักษณะตักจะคล้ายคลึงกับการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดมิติของ ชุดข้อมูลมิติสูงโดยการระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดและรวมเข้าด้วยกันเป็นชุดที่เล็กลง อย่างไรก็ตาม แม้ว่า PCA จะเป็นเทคนิคเชิงเส้นที่ใช้กับชุดข้อมูลทั้งหมด แต่คุณสมบัติ lapful มักจะได้มาจากชุดย่อยของข้อมูล และได้รับการออกแบบมาเพื่อจับความสัมพันธ์ที่ไม่เชิงเส้นระหว่างคุณสมบัติต่างๆ
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
