배열과 목록은 데이터 과학 및 기계 학습에서 광범위하게 사용되는 기본 데이터 구조입니다. 그들은 효율적인 스토리지, 조작 및 데이터 분석을 가능하게하며 효과적인 모델과 통찰력을 추출하는 데 필수적입니다.

Data Preprocessing에 적용

배열과 목록은 분석하기 전에 원료를 구성하는 데 사용됩니다. 그들은 데이터 청소, 정상화 및 변환 프로세스를 용이하게합니다. 예를 들어, 목록은 처리를위한 누적 된 데이터 표시기를 저장할 수 있으며, 배열은 처리를위한 수치 기능을 보유합니다.

특징 공학 및 선택

배열은 기존 데이터에서 새로운 기능의 효율적인 계산을 가능하게하는 기능 공학에서 중요합니다. List는 모델 교육 중에 기능 하위 세트를 관리하여 관련 기능을 선택하여 도움을 줍니다.

모델 교육 및 평가

모델 교육 중에는 입력 데이터, 무게 및 예측을 저장합니다. 목록은 모델 매개 변수, 하이퍼 파라미터 및 반복에 따라 평가 미터를 추적하는 데 사용됩니다.

Data Visualization 및 분석

Array는 원적외선 및 시각 분석에 대한 기본 데이터 구조 역할을 합니다. 이로 인해 모델 결과 및 데이터 배포를 돕는 차트, 그래프 및 열맵의 생성을 가능하게 합니다.