Hay dos formas diferentes de codificar variables categóricas. Digamos, una variable categórica tiene n valores. La codificación única lo convierte en n variables, mientras que la codificación ficticia lo convierte en n-1 variables. Si tenemos k variables categóricas, cada una de las cuales tiene n...
Mis variables de entrada tienen diferentes dimensiones. Algunas variables son decimales, mientras que otras son cientos. ¿Es esencial centrar (restar la media) o escalar (dividir por desviación estándar) estas variables de entrada para que los datos no tengan dimensiones cuando se utiliza un bosque...
Tengo datos sin procesar que tienen alrededor de 20 columnas (20 características). Diez de ellos son datos continuos y 10 de ellos son categóricos. Algunos de los datos categóricos pueden tener como 50 valores diferentes (Estados de EE. UU.). Después de preprocesar los datos, las 10 columnas...
Nunca estoy seguro de cuándo usar una codificación única para variables categóricas no ordenadas y cuándo no. Lo uso cuando el algoritmo usa una métrica de distancia para calcular la similitud. ¿Alguien puede dar una regla general sobre qué tipos de algoritmos requerirían que las características...
Estoy haciendo un preprocesamiento de datos y luego construiré un Convonets en mis datos. Mi pregunta es: digamos que tengo un total de conjuntos de datos con 100 imágenes, estaba calculando la media de cada una de las 100 imágenes y luego las restaba de cada una de las imágenes, luego las...
He estado dando vueltas para encontrar una explicación clara de "bucketization" en el aprendizaje automático sin suerte. Lo que entiendo hasta ahora es que la bucketización es similar a la cuantificación en el procesamiento de señales digitales donde un rango de valores continuos se reemplaza con...