Seyrek veriler ile eksik veriler arasındaki temel farklar nelerdir? Ve makine öğrenmesini nasıl etkiler? Daha spesifik olarak, seyrek veriler ve eksik verilerin sınıflandırma algoritmaları ve regresyon (sayıları tahmin etme) algoritma türleri üzerindeki etkisi. Eksik veri yüzdesinin önemli olduğu ve eksik veri içeren satırları bırakamayacağımız bir durumdan bahsediyorum.
4
Seyrek veriler, değerlerin çoğunun sıfır olduğu anlamına gelir, ancak bunların sıfır olduğunu bilirsiniz . Eksik veriler , değerlerin bir kısmının veya çoğunun ne olduğunu bilmediğiniz anlamına gelir .
—
Anna SdTC
Teşekkürler. Ben de öyle düşünmüştüm ama onaylamak istedim. Ayrıca, söz konusu gibi, genel olarak, bu tür veri kümelerinin makine öğrenme problemlerinde nasıl ele alındığını bilmek ister ..
—
yorgun ve bıkkın dev
Sorunuzun biraz belirsiz olduğunu düşünüyorum. "Makine öğrenimi" çok çeşitli yöntemler ve araçlar içerir, bu nedenle cevap neye sahip olduğunuza veya ne yapmak istediğinize bağlıdır. Burada eksik verileri işlemek için bazı yöntemleri tartışıyorlar: stats.stackexchange.com/questions/103500/…
—
Anna SdTC
Teşekkürler. Çok çeşitli araçların ve ml algoritma türlerinin farkındayım. Ancak herhangi bir genel yaklaşım olup olmadığını bilmek istedim.
—
yorgun ve bıkkın dev
