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数値データ(numerical data)

整数または実数で表される特徴。例えば、不動産モデルでは、家の大きさを平方フィートまたは平方メートルで表す数値データを使用することがあります。数値データで特徴を表す場合、特徴の値同士が数学的な関係を持ち、ラベルとも数学的な関係がある可能性があることを示すことができます。例えば、数値データで家の大きさを表す場合、面積が200平方メートルの家は面積が100平方メートルの家の2倍であることを示すことができます。さらに、家の面積の平方メートル数は住宅価格と一定の数学的関係がある可能性があります。

すべての整数データを数値データとして表すべきではありません。例えば、世界の一部の地域の郵便番号は整数ですが、モデルでは整数の郵便番号を数値データとして表すべきではありません。これは、郵便番号 20000 は郵便番号10000の2倍(または半分)の効力を持っていないからです。さらに、異なる郵便番号は実際に異なる不動産価値と関連していますが、郵便番号が20000の不動産の価値が郵便番号が10000の不動産の価値の2倍であると仮定することもできません。郵便番号はカテゴリデータとして表すべきです。

数値特徴は時に連続特徴と呼ばれます。


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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。