Ciri jarang dan ciri padat

Dalam pembelajaran mesin, ciri merujuk kepada atribut atau ciri yang boleh diukur dan boleh diukur bagi objek, orang atau fenomena. Ciri boleh dibahagikan secara kasar kepada dua kategori: ciri jarang dan ciri padat.

Ciri Jarang

Ciri Jarang ialah ciri yang muncul secara tidak berterusan dalam set data dan mempunyai kebanyakan nilainya sebagai sifar. Contoh ciri yang jarang termasuk kehadiran atau ketiadaan perkataan tertentu dalam dokumen teks atau kejadian item tertentu dalam set data transaksi. Ia dipanggil ciri jarang kerana ia mempunyai beberapa nilai bukan sifar dalam set data dan kebanyakan nilai adalah sifar.

Ciri jarang adalah biasa dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan sistem pengesyor, di mana data sering diwakili sebagai matriks jarang. Bekerja dengan ciri yang jarang boleh menjadi lebih mencabar kerana ia selalunya mempunyai banyak nilai sifar atau hampir sifar, yang menjadikannya mahal dari segi pengiraan dan melambatkan proses latihan. Ciri jarang berkesan apabila ruang ciri besar dan kebanyakan ciri tidak relevan atau berlebihan. Ciri jarang dalam kes ini membantu mengurangkan dimensi data, membolehkan latihan dan inferens yang lebih pantas dan cekap.

Ciri Padat

Ciri padat ialah ciri yang muncul secara kerap atau kerap dalam set data dan kebanyakan nilai bukan sifar. Contoh ciri padat termasuk umur, jantina dan pendapatan individu dalam set data demografi. Ia dipanggil ciri padat kerana ia mempunyai banyak nilai bukan sifar dalam set data.

Ciri padat adalah perkara biasa dalam pengecaman imej dan pertuturan, di mana data sering diwakili sebagai vektor padat. Ciri padat biasanya lebih mudah dikendalikan kerana ia mempunyai ketumpatan nilai bukan sifar yang lebih tinggi, dan kebanyakan algoritma pembelajaran mesin direka bentuk untuk mengendalikan vektor ciri padat. Ciri padat mungkin lebih sesuai apabila ruang ciri agak kecil dan setiap ciri penting untuk tugas yang sedang dijalankan.

Perbezaan

Perbezaan antara ciri jarang dan ciri padat terletak pada pengagihan nilainya dalam set data. Ciri jarang mempunyai sedikit nilai bukan sifar, manakala ciri padat mempunyai banyak nilai bukan sifar. Perbezaan dalam pengedaran ini mempunyai implikasi untuk algoritma pembelajaran mesin kerana algoritma mungkin menunjukkan prestasi yang berbeza pada ciri jarang berbanding dengan ciri padat.

Pemilihan Algoritma

Sekarang kita mengetahui jenis ciri set data yang diberikan, algoritma manakah yang harus kita gunakan jika set data mengandungi ciri jarang atau jika set data mengandungi ciri padat?

Sesetengah algoritma lebih sesuai untuk data yang jarang, manakala yang lain lebih sesuai untuk data padat.

• Untuk data yang jarang, algoritma popular termasuk regresi logistik, mesin vektor sokongan (SVM) dan pepohon keputusan.
• Untuk data padat, algoritma popular termasuk rangkaian saraf, seperti rangkaian suapan hadapan dan rangkaian saraf konvolusi.

Tetapi harus diingat bahawa pilihan algoritma bergantung bukan sahaja pada kesederhanaan atau ketumpatan data, tetapi juga pada saiz set data, jenis ciri, kerumitan masalah dan lain-lain Pastikan anda Mencuba algoritma yang berbeza dan membandingkan prestasinya pada masalah tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Ciri jarang dan ciri padat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!