Caractéristiques clairsemées et fonctionnalités denses
Dans l'apprentissage automatique, les fonctionnalités font référence à des attributs ou caractéristiques mesurables et quantifiables d'un objet, d'une personne ou d'un phénomène. Les fonctionnalités peuvent être grossièrement divisées en deux catégories : les fonctionnalités clairsemées et les fonctionnalités denses.
Caractéristiques clairsemées
Les caractéristiques clairsemées sont les caractéristiques qui apparaissent de manière discontinue dans l'ensemble de données et dont la plupart de leurs valeurs sont nulles. Des exemples de fonctionnalités clairsemées incluent la présence ou l'absence de mots spécifiques dans un document texte ou l'occurrence d'éléments spécifiques dans un ensemble de données de transaction. On les appelle caractéristiques clairsemées car elles ont peu de valeurs non nulles dans l'ensemble de données et la plupart des valeurs sont nulles.
Les fonctionnalités clairsemées sont courantes dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) et de recommandation, où les données sont souvent représentées sous forme de matrices clairsemées. Travailler avec des fonctionnalités clairsemées peut être plus difficile car elles ont souvent de nombreuses valeurs nulles ou proches de zéro, ce qui les rend coûteuses en termes de calcul et ralentit le processus de formation. Les fonctionnalités clairsemées sont efficaces lorsque l’espace des fonctionnalités est grand et que la plupart des fonctionnalités ne sont pas pertinentes ou redondantes. Dans ces cas, les fonctionnalités éparses contribuent à réduire la dimensionnalité des données, permettant une formation et une inférence plus rapides et plus efficaces.
Caractéristiques denses
Les fonctionnalités denses sont les fonctionnalités qui apparaissent fréquemment ou régulièrement dans un ensemble de données, et la plupart des valeurs sont différentes de zéro. Des exemples de caractéristiques denses incluent l'âge, le sexe et le revenu des individus dans un ensemble de données démographiques. On les appelle caractéristiques denses car elles ont de nombreuses valeurs non nulles dans l'ensemble de données.
Les fonctionnalités denses sont courantes dans la reconnaissance d'images et de parole, où les données sont souvent représentées sous forme de vecteurs denses. Les fonctionnalités denses sont généralement plus faciles à gérer car elles ont une densité plus élevée de valeurs non nulles, et la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour gérer des vecteurs de fonctionnalités denses. Les fonctionnalités denses peuvent être plus adaptées lorsque l’espace des fonctionnalités est relativement petit et que chaque fonctionnalité est importante pour la tâche à accomplir.
Différence
La différence entre les entités clairsemées et les entités denses réside dans la distribution de leurs valeurs dans l'ensemble de données. Les fonctionnalités clairsemées ont peu de valeurs non nulles, tandis que les fonctionnalités denses ont de nombreuses valeurs non nulles. Cette différence de distribution a des implications pour les algorithmes d'apprentissage automatique, car les algorithmes peuvent fonctionner différemment sur les fonctionnalités clairsemées et sur les fonctionnalités denses.
Sélection d'algorithme
Maintenant que nous connaissons les types de caractéristiques d'un ensemble de données donné, quel algorithme devons-nous utiliser si l'ensemble de données contient des caractéristiques clairsemées ou si l'ensemble de données contient des caractéristiques denses ?
Certains algorithmes sont mieux adaptés aux données clairsemées, tandis que d'autres sont mieux adaptés aux données denses.
- Pour les données clairsemées, les algorithmes populaires incluent la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM) et les arbres de décision.
- Pour les données denses, les algorithmes populaires incluent les réseaux de neurones, tels que les réseaux de rétroaction et les réseaux de neurones convolutifs.
Mais il convient de noter que le choix de l'algorithme dépend non seulement de la rareté ou de la densité des données, mais également d'autres facteurs tels que la taille de l'ensemble de données, le type de fonctionnalité, la complexité du problème, etc. essayer différents algorithmes et comparer leurs performances sur un problème donné.
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