Makine Öğrenimi ve Veri Analizinde Lapful Özelliklerini Anlamak

Lapful, makine öğrenimi ve veri analizi bağlamında kullanılan bir terimdir. Birbirleriyle ilişkili olan ve yeni bir özellik veya değişken oluşturmak üzere birleştirilebilen bir dizi özellik veya değişkeni ifade eder. birbirine göre. Bu özellikleri daha küçük bir dizi özellikte birleştirerek, en önemli bilgileri korurken analiz ve modelleme sürecini basitleştirebiliriz.

Örneğin, müşterilerin satın alma işlemleriyle ilgili bilgileri içeren bir veri kümesinde, "müşteri yaşı" özellikleri " "müşteri cinsiyeti" ve "müşteri konumu", hepsi birbiriyle ilişkili olduğundan ve "müşteri demografisi" adı verilen tek bir özellikte birleştirilebildiğinden, tam özellikler olarak kabul edilebilir. Bu basitleştirilmiş özellik seti daha sonra müşteri kaybını tahmin etmek veya ürün önermek gibi daha ileri analiz veya modelleme için kullanılabilir. En önemli özellikleri tanımlayıp bunları daha küçük bir kümede birleştirerek yüksek boyutlu veri kümeleri oluşturur. Bununla birlikte, PCA veri kümesinin tamamı üzerinde çalışan doğrusal bir teknik olmasına rağmen, lapful özellikler tipik olarak verilerin bir alt kümesinden türetilir ve özellikler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için tasarlanmıştır.