Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Типи Даних | Концепції Машинного Навчання
Quizzes & Challenges
Quizzes
Challenges
/
Вступ до машинного навчання з Python

bookТипи Даних

Кожен стовпець (ознака) у навчальній вибірці має пов'язаний з ним тип даних. Ці типи даних можна згрупувати у числові, категоріальні та дату й(або) час.

Більшість алгоритмів машинного навчання працюють ефективно лише з числовими даними, тому категоріальні та часові значення необхідно перетворювати у числа.

Для дати й часу можна виділяти такі ознаки, як 'year', 'month' та подібні, залежно від завдання. Вони вже є числовими значеннями, тому їх можна використовувати безпосередньо.

З категоріальними даними працювати дещо складніше.

Типи категоріальних даних

Категоріальні дані поділяються на два типи:

  • Порядкові дані — це тип категоріальних даних, у яких категорії мають природний порядок. Наприклад, рівень освіти (від початкової школи до Ph.D.) або оцінки (від дуже погано до дуже добре) тощо;

  • Номінативні дані — це тип категоріальних даних, які не мають природного порядку. Наприклад, ім'я, стать, країна походження тощо.

Перетворення порядкових і номінативних типів даних у числові значення потребує різних підходів, тому їх слід обробляти окремо.

Note
Додаткове вивчення

Існують кращі способи перетворення дат у числові значення, які виходять за межі цього вступного курсу. Наприклад, якщо використовувати лише ознаку 'month', це не враховує, що 12-й місяць насправді ближчий до 1-го, ніж до 9-го.

question-icon

Відповідність між ознакою та її типом даних.

Price (100, 235) –
Color (blue, orange) –

Academic grades (A, B, C, and so on) –

Натисніть або перетягніть елементи та заповніть пропуски

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

bookТипи Даних

Свайпніть щоб показати меню

Кожен стовпець (ознака) у навчальній вибірці має пов'язаний з ним тип даних. Ці типи даних можна згрупувати у числові, категоріальні та дату й(або) час.

Більшість алгоритмів машинного навчання працюють ефективно лише з числовими даними, тому категоріальні та часові значення необхідно перетворювати у числа.

Для дати й часу можна виділяти такі ознаки, як 'year', 'month' та подібні, залежно від завдання. Вони вже є числовими значеннями, тому їх можна використовувати безпосередньо.

З категоріальними даними працювати дещо складніше.

Типи категоріальних даних

Категоріальні дані поділяються на два типи:

  • Порядкові дані — це тип категоріальних даних, у яких категорії мають природний порядок. Наприклад, рівень освіти (від початкової школи до Ph.D.) або оцінки (від дуже погано до дуже добре) тощо;

  • Номінативні дані — це тип категоріальних даних, які не мають природного порядку. Наприклад, ім'я, стать, країна походження тощо.

Перетворення порядкових і номінативних типів даних у числові значення потребує різних підходів, тому їх слід обробляти окремо.

Note
Додаткове вивчення

Існують кращі способи перетворення дат у числові значення, які виходять за межі цього вступного курсу. Наприклад, якщо використовувати лише ознаку 'month', це не враховує, що 12-й місяць насправді ближчий до 1-го, ніж до 9-го.

question-icon

Відповідність між ознакою та її типом даних.

Price (100, 235) –
Color (blue, orange) –

Academic grades (A, B, C, and so on) –

Натисніть або перетягніть елементи та заповніть пропуски

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4
some-alt