Machine learning, Python i data science

Rozdział 4. Reprezentacja danych i cechy inżynierskie

Do tej pory zakładaliśmy, że nasze dane pojawiają się jako dwuwymiarowa tablica liczb zmiennoprzecinkowych, w której każda kolumna jest cechą ciągłą opisującą punkty danych. W przypadku wielu zastosowań dane są gromadzone w inny sposób. Szczególnie powszechnym typem cechy są cechy kategorialne, znane również jako cechy dyskretne; zwykle nie są one numeryczne. Rozróżnienie między cechami kategorialnymi a cechami ciągłymi jest analogiczne do rozróżnienia między klasyfikacją a regresją, tylko po stronie wejścia, a nie wyjścia. Przykłady cech ciągłych, które widzieliśmy, to jasność pikseli i pomiary wielkości kwiatów roślin. Przykładami cech kategorycznych są marka produktu, kolor produktu lub ...