Главная»Данные»Какой тип данных лучше использовать для модели машинного обучения?
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.