One-hot encoding nedir?
One-Hot Encoding Nedir?
One-hot encoding, kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi için kullanılan bir tekniktir. Özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamalarında sıkça tercih edilir. Bu yöntem, her kategori için ayrı bir bit oluşturur ve bu bitin yalnızca ait olduğu kategori için \"1\", diğerleri için ise \"0\" değerini almasını sağlar.Özellikleri:
- Kategorik verilerin sayısal hale getirilmesi: Her kategori, kendi özel bitine sahiptir.
- Hiyerarşiye yer yok: Veriler arasında bir sıralama veya hiyerarşi oluşturmaz.
- Yüksek boyutluluk: Çok sayıda kategori olduğunda, matris boyutları hızla artabilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Underfitting nedir?
- Hipotez testi nedir?
- Veri temizleme (data cleaning) nedir?
- Sinir ağı (neural network) nedir?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Veri görselleştirme neden önemlidir?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları nasıl farklılık gösterir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Hadoop nedir?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Doğrusal regresyon nedir?
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından nasıl karşılaştırılır?