Розуміння функцій Lapful у машинному навчанні та аналізі даних

Lapful — це термін, який використовується в контексті машинного навчання та аналізу даних. Це стосується набору ознак або змінних, які пов’язані одна з одною та можуть бути об’єднані, щоб сформувати нову функцію чи змінну.

На практиці під час роботи з великими наборами даних зазвичай є багато функцій або змінних, які сильно корелюють із один одного. Об’єднавши ці функції в менший набір lapful функцій, ми можемо спростити аналіз і процес моделювання, зберігаючи при цьому найважливішу інформацію.

Наприклад, у наборі даних, що містить інформацію про покупки клієнтів, функції «вік клієнта», стать клієнта" та "розташування клієнта" можна вважати функціями, що перекриваються, оскільки всі вони пов'язані одна з одною та можуть бути об'єднані в одну функцію під назвою "демографічні дані клієнта". Потім цей спрощений набір функцій можна використовувати для подальшого аналізу чи моделювання, наприклад для прогнозування відтоку клієнтів або рекомендації продуктів.

Концепція функцій перекриття подібна до аналізу головних компонентів (PCA), який є технікою, що використовується для зменшення розмірності багатовимірні набори даних, визначаючи найважливіші характеристики та об’єднуючи їх у менший набір. Однак, хоча PCA — це лінійна техніка, яка працює з усім набором даних, функції з перекриттям зазвичай отримують із підмножини даних і призначені для фіксації нелінійних зв’язків між функціями.