ข้อมูลตัวเลข: สรุป

สถานภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) จะกำหนดโดยข้อมูล ป้อนข้อมูลที่ดีให้กับโมเดลเพื่อให้โมเดลทำงานได้ดี แต่หากป้อนข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ การทำนายของโมเดลจะไร้ค่า

แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการทำงานกับข้อมูลตัวเลข

• โปรดทราบว่าโมเดล ML จะโต้ตอบกับข้อมูลในเวกเตอร์องค์ประกอบ ไม่ใช่ข้อมูลในชุดข้อมูล
• ทำให้เป็นมาตรฐานฟีเจอร์ที่เป็นตัวเลขส่วนใหญ่
• หากกลยุทธ์การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเป็นครั้งแรกไม่สำเร็จ ให้ลองใช้วิธีอื่นในการปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน
• บางครั้ง Binning หรือที่เรียกว่า bucketing อาจดีกว่าการทำให้เป็นมาตรฐาน
• พิจารณาว่าข้อมูลของคุณควรมีลักษณะอย่างไร แล้วเขียนการทดสอบการยืนยันเพื่อตรวจสอบความคาดหวังเหล่านั้น เช่น
  • ค่าสัมบูรณ์ของละติจูดต้องไม่เกิน 90 คุณสามารถเขียนการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าค่าละติจูดมากกว่า 90 ปรากฏในข้อมูลหรือไม่
  • หากข้อมูลของคุณจํากัดอยู่ในรัฐฟลอริดา คุณสามารถเขียนการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าละติจูดอยู่ในช่วง 24 ถึง 31
• แสดงข้อมูลด้วยแผนภูมิกระจายและฮิสโตแกรม มองหาความผิดปกติ
• รวบรวมสถิติทั้งชุดข้อมูลและชุดย่อยที่เล็กลงของชุดข้อมูล เนื่องจากสถิติรวมบางครั้งอาจบดบังปัญหาในส่วนเล็กๆ ของชุดข้อมูล
• บันทึกการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลทั้งหมด

ข้อมูลคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุดของคุณ ดังนั้นโปรดใช้ข้อมูลอย่างระมัดระวัง

ข้อมูลเพิ่มเติม

• คู่มือกฎของแมชชีนเลิร์นนิงมีส่วน การสร้างฟีเจอร์ที่เป็นประโยชน์

ขั้นตอนถัดไป

ยินดีด้วยที่ผ่านโมดูลนี้

เราขอแนะนำให้คุณสำรวจข้อบังคับ MLCC ต่างๆ ตามความสนใจและในแบบของคุณ หากต้องการทําตามลําดับที่แนะนํา เราขอแนะนําให้ไปที่ข้อบังคับต่อไปนี้การนําเสนอข้อมูลเชิงหมวดหมู่

---

คําสําคัญ:

• การแบ่งกลุ่ม
• การฝากข้อมูล
• ชุดข้อมูล
• ฟีเจอร์
• เวกเตอร์องค์ประกอบ
• การปรับมาตรฐาน