Table of Contents
آرایه ها و لیست ها ساختارهای داده های بنیادی هستند که به طور گسترده در علوم داده و یادگیری ماشین استفاده می شوند.آنها ذخیره سازی کارآمد، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها را فعال می کنند که برای ساخت مدل های موثر و استخراج بینش ها ضروری هستند.
برنامه های کاربردی در Data Pre Processing
آرایه ها و لیست ها برای سازماندهی داده های خام قبل از تجزیه و تحلیل استفاده می شوند.آنها تمیز کردن داده ها، عادی سازی و فرآیندهای تحول را تسهیل می کنند.برای مثال، لیست ها می توانند شاخص های داده های از دست رفته را ذخیره کنند، در حالی که آرایه ها ویژگی های عددی برای پردازش را دارند.
مهندسی و انتخاب
آرایه ها در مهندسی ویژگی بسیار مهم هستند، اجازه می دهد تا محاسبات کارآمد از ویژگی های جدید از داده های موجود را فراهم کند. لیست ها به انتخاب ویژگی های مربوطه با مدیریت زیرمجموعه های ویژگی در طول آموزش مدل کمک می کنند.
آموزش مدل و ارزیابی
در طول آموزش مدل، آرایه ها داده های ورودی، وزن و پیش بینی ها را ذخیره می کنند. لیست ها برای ردیابی پارامترهای مدل، hyperparameters و معیارهای ارزیابی در سراسر ⁇ استفاده می شوند.
اطلاعات بصری سازی و تجزیه و تحلیل
آرایه ها به عنوان ساختار داده های اولیه برای طرح ریزی و تجزیه و تحلیل بصری عمل می کنند.آنها ایجاد نمودارها، نمودارها و نقشه های حرارتی را قادر می سازند که به تفسیر نتایج مدل و توزیع داده ها کمک می کند.