صليب الميزات: التحقق من فهمك

يُرجى الاطّلاع على الخيارات أدناه.

تختلف المدن اختلافًا كبيرًا في أسعار السكن في كاليفورنيا. لنفترض أنه يجب إنشاء نموذج لتوقع أسعار السكن. أيّ من الميزات التالية أو سمات متعدّدة يمكن أن تتعلّم العلاقات المخصصة لكل مدينة بين roomsPerPerson وسعر الإسكان؟
ثلاث ميزات منفصلة تم تثبيتها: [binned line] و [binned length] و[binned roomsPerPerson]
إنّ بناء العناصر أمر جيد لأنها تتيح للنموذج تعلُّم العلاقات غير الخطية ضمن ميزة واحدة. ومع ذلك، تقع المدينة في أكثر من بُعد واحد، لذا فإن تعلّم العلاقات الخاصة بكل مدينة يتطلّب عبور خطوط الطول والعرض.
ميزة واحدة على مستوى: [X X length X الغرف لكل شخص]
في هذا المثال، لا يُعدّ عبور الميزات القيّمة أمرًا جيدًا. وعبور القيمة الفعلية، مثلاً خط العرض مع تحديد عدد الغرف، يمكن إجراء تغيير بنسبة 10% على ميزة واحدة (على سبيل المثال، خط العرض) تكون مكافئة للتغيير بنسبة 10% في الميزة الأخرى (مثل الغرف لكل شخص).
ميزة واحدة متقاطعة: [binbin width X binned length X binned الغرفلكل شخص]
عند عبور خط العرض المجمّع ذي الخط الطولي، يتيح النموذج إمكانية التعرّف على التأثيرات الخاصة بالمدينة (الغرف لكل شخص). تمنع المحاذاة التغيير في خط العرض الذي يؤدي إلى النتيجة نفسها كتغيير في خط الطول. وبناءً على دقة السلال، يمكن لهذه الميزة التعرّف على الصلبات الخاصة بالمدينة أو التأثيرات الخاصة بالمدينة أو حتى الحظر.
نقطتان متعاقبتان: [binbin dimension X binnedالغرفلكل شخص] و[binned length X binned roomsPerPerson]
تُعدّ لعبة Bring فكرة جيدة، ولكن تشير المدينة إلى ارتباط خط الطول وخط العرض، لذا تمنع تقاطعات العناصر المنفصلة النموذج من تعلّم الأسعار الخاصة بالمدينة.