Какой тип данных лучше использовать для модели машинного обучения?
Ответы
William James
Выбор «лучшего» типа данных для модели машинного обучения зависит от конкретной задачи и имеющихся данных.
Например:
Для классификации текстов хорошо подходят категориальные данные (например, темы новостей) или векторизованные представления текста (как tf-idf или word2vec).
Для прогнозирования численного значения (например, цены недвижимости) могут быть актуальны числовые данные.
Для распознавания образов часто используются изображения в виде матриц пикселей.
Важно понимать структуру данных, их типы и взаимосвязи для того, чтобы выбрать наиболее подходящий подход.
Выбор «лучшего» типа данных для модели машинного обучения зависит от конкретной задачи и имеющихся данных.
Например:
Важно понимать структуру данных, их типы и взаимосвязи для того, чтобы выбрать наиболее подходящий подход.