Числовые и категориальные данные | Представляйте свой набор данных правильно! скачать в хорошем качестве

Числовые и категориальные данные | Представляйте свой набор данных правильно!

#ai #ml #datascience #aiexplained #artificialintelligence #categorical #numerical #python #computerscience #data 🔥 В этом видео определяются два основных типа табличных данных: числовые и категориальные. Числовые данные представляют собой как дискретные, так и непрерывные числа. Дискретные данные состоят из целых чисел, часто представляющих собой числовые объекты. Непрерывные данные содержат любые числа, включая десятичные и обыкновенные. Категориальные данные — самые сложные. У вас могут быть как номинальные (неупорядоченные), так и порядковые (упорядоченные) категории. В порядковых данных категории упорядочены, поэтому вам просто нужно сопоставить более высокие целые числа с категориями, расположенными выше в иерархии. В случае неупорядоченных (номинальных) данных необходимо использовать метод, называемый прямым кодированием (one-hot encoding). Прямое кодирование определяет новую двоичную переменную для каждой категории в переменной. Важно отметить, что прямое кодирование может привести к появлению множества новых столбцов, что может значительно увеличить размерность (количество столбцов) данных. Стоит дважды подумать, прежде чем применять прямое кодирование непосредственно к переменной, содержащей множество уникальных переменных. Подробнее об этом мы поговорим в следующих видео! 🔍 Основные моменты: 0:00 — Введение. 0:13 — Числовые данные. 0:20 — Непрерывные данные. 0:27 — Дискретные данные. 0:38 — Категориальные данные. 0:53 — Двоичное кодирование. 1:07 — Недвоичный случай. 1:15 — Порядковые данные. 1:30 — Номинальные данные. 1:42 — Прямое кодирование. 2:08 — Подпишитесь на нас! 🔔 Не забудьте поставить лайк, подписаться и нажать на колокольчик, чтобы быть в курсе наших новых видео! 🤖 Обратите внимание, что мы используем искусственный интеллект, например, изображения и голоса, созданные искусственным интеллектом, для повышения привлекательности и вовлеченности нашего контента. 🌐 Если у вас есть вопросы или темы, которые вы хотели бы осветить, оставьте комментарий ниже. Также поделитесь своим мнением о контенте: как, по вашему мнению, мы можем его улучшить? Спасибо за просмотр!