Tipi di Dati
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Ogni colonna (caratteristica) in un set di addestramento ha un tipo di dato associato. Questi tipi di dati possono essere raggruppati in numerici, categorici e data e(o) ora.
La maggior parte degli algoritmi di ML funziona bene solo con dati numerici, quindi i valori categorici e datetime devono essere convertiti in numeri.
Per data e ora, possono essere estratte caratteristiche come 'year', 'month' e simili, a seconda del compito. Questi sono già valori numerici, quindi possono essere utilizzati direttamente.
I dati categorici sono leggermente più complessi da gestire.
Tipi di dati categorici
I dati categorici si classificano in due tipi:
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Dati ordinali: tipo di dati categorici in cui le categorie seguono un ordine naturale. Ad esempio, livello di istruzione (dalla scuola elementare al dottorato) o valutazioni (da molto scarso a molto buono), ecc.;
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Dati nominali: tipo di dati categorici che non seguono alcun ordine naturale. Ad esempio, nome, genere, paese di origine, ecc.
La conversione dei tipi di dati ordinali e nominali in valori numerici richiede approcci differenti, quindi devono essere gestiti separatamente.
Esistono metodi migliori per convertire le date in valori numerici che vanno oltre l'ambito di questo corso introduttivo. Ad esempio, se utilizziamo solo la caratteristica 'month', non si considera che il 12° mese è in realtà più vicino al 1° che al 9°.
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