Функциональное преобразование признаков

Функциональное преобразование признаков

Функциональное преобразование признаков является важным шагом в анализе данных и машинном обучении. Оно позволяет улучшить качество модели и раскрыть скрытые закономерности в данных. Одним из примеров функционального преобразования признаков является применение логарифмической функции к признаку. Это может быть полезно, если распределение признака сильно смещено в одну сторону. Применение логарифма позволяет сгладить распределение и сделать его более нормальным. Еще одним примером функционального преобразования признаков является создание нового признака путем комбинирования нескольких существующих признаков. Например, можно создать новый признак, который будет являться суммой двух других признаков или их произведением. Функциональное преобразование признаков также может включать стандартизацию или нормализацию признаков. Это позволяет привести все признаки к одному масштабу и упростить процесс обучения модели. Важно отметить, что функциональное преобразование признаков должно быть основано на анализе данных и понимании их природы. Неправильное преобразование может привести к искажению данных и ухудшению качества модели.

Создана 03.10.2023