Machine-Learning-Modelle erfordern, dass alle Eingabe- und Ausgabevariablen numerisch sind. Das bedeutet, dass wenn Ihre Daten kategorische Daten enth alten, Sie sie in Zahlen codieren müssen, bevor Sie ein Modell anpassen und auswerten können … Das Codieren ist ein erforderlicher Vorverarbeitungsschritt bei der Arbeit mit kategorialen Daten für Maschinen Lernalgorithmen.
Warum kodieren wir kategoriale Variablen?
Eine kategoriale Variable ist eine Variable, deren Werte den Wert von Labels annehmen. … Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronale Deep-Learning-Netze erfordern, dass Eingabe- und Ausgabevariablen Zahlen sind. Das bedeutet, dass kategoriale Daten in Zahlen kodiert werden müssen, bevor wir sie verwenden können, um ein Modell anzupassen und zu evaluieren.
Warum sind kategoriale Daten nützlich?
Kategoriale und numerische Daten sind die wichtigsten Datentypen. Diese Datentypen können die gleiche Anzahl von Unterkategorien haben, mit jeweils zwei, aber sie haben viele Unterschiede. Diese Unterschiede verleihen ihnen einzigartige Attribute, die für die statistische Analyse gleichermaßen nützlich sind. … Im Vergleich dazu sind kategoriale Daten qualitative Datentypen.
Warum ist Datenverschlüsselung erforderlich?
Verschlüsselung schützt Ihre Daten, da die Dateien nicht lesbar sind, es sei denn, Sie haben Zugriff auf die Algorithmen, die zur Verschlüsselung verwendet wurden. … Da verschlüsselte Daten kleiner sind, sollten Sie in der Lage sein, Speicherplatz auf Ihren Speichergeräten zu sparen. Dies ist ideal, wenn Sie große Datenmengen haben, die archiviert werden müssen.
Was ist ein Beispiel für eine Kodierung?
Encoding ist der Prozess Gedanken in Kommunikation umzuwandeln Der Encoder verwendet ein "Medium", um die Nachricht zu senden - einen Anruf, eine E-Mail, eine Textnachricht, ein persönliches Gespräch Treffen oder andere Kommunikationsmittel.… Sie könnten zum Beispiel feststellen, dass Sie hungrig sind, und die folgende Nachricht verschlüsseln, um sie an Ihren Mitbewohner zu senden: „Ich habe Hunger.
