| Bakco-functies zijn een reeks functies die kunnen worden gebruikt om verschillende soorten transformaties op een gegevensset toe te passen. Deze functies kunnen worden gebruikt om de prestaties van machine learning-algoritmen te verbeteren of om gegevens op een meer informatieve manier te visualiseren.
Enkele van de meest voorkomende Bakco-functies zijn:
- Schaal: Schaalt de waarden in een gegevensset naar een specifiek bereik.
- Normalisatie: Converteert de waarden in een gegevensset zodat ze een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1 hebben.
- Verzachtend: Verwijdert ruis uit een gegevensset door de waarden over een bepaald aantal punten te middelen.
- Verschillen: Berekent het verschil tussen de waarden in een gegevensset en hun eerdere waarden.
- Lagging: Verschuift de waarden in een gegevensset met een opgegeven aantal punten.
Deze functies kunnen in combinatie met elkaar worden gebruikt om een verscheidenheid aan verschillende transformaties te creëren die kunnen worden gebruikt om de prestaties van machine learning-algoritmen te verbeteren.
Bijvoorbeeld schalen kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren van algoritmen die gevoelig zijn voor de schaal van de invoergegevens. Normalisatie kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren van algoritmen die gevoelig zijn voor de distributie van de invoergegevens. Verzachtend kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren van algoritmen die gevoelig zijn voor ruis in de invoergegevens.
Verschillen kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren van algoritmen die gevoelig zijn voor trends in de invoergegevens. Lat achter kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren van algoritmen die gevoelig zijn voor de volgorde van de invoergegevens.
Door deze functies op verschillende manieren te combineren, is het mogelijk een grote verscheidenheid aan transformaties te creëren die kunnen worden gebruikt om de prestaties van machine learning-algoritmen te verbeteren. |
