Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Cross-feature (çapraz özellik) kullanımı, makine öğrenme modellerinde özellik etkileşimlerini dikkate alarak daha karmaşık ilişkileri yakalamak için gerçekleştirilir 123.
Kullanım adımları:
- Çevre hazırlığı: TensorFlow gibi gerekli kütüphanelerin yüklendiğinden emin olun 1.
- Özellik tanımı: "gender" ve "education_level" gibi kategorik özellikler tanımlanır ve bu özelliklere ait sütunlar oluşturulur 1.
- Çapraz özellik oluşturma:
tf.feature_column.crossed_column
kullanılarak bu iki özellik çaprazlanır 1. - Model entegrasyonu: Oluşturulan çapraz özellik, modeldeki katmanlardan birine eklenir 1.
Kullanım alanları:
- Tavsiye sistemleri: Kullanıcı ve ürün özelliklerinin etkileşiminin önemli olduğu durumlarda 23.
- Reklam hedefleme ve tıklama oranı (CTR) tahmini: Kullanıcı konumu ve reklam türü gibi özelliklerin tıklama davranışını etkilediği durumlarda 2.
- Müşteri segmentasyonu ve pazarlama analitiği: Demografik özellikler ve satın alma kanallarının birleşik etkisini anlamak için 2.
- E-ticaret ve perakende analizi: Ürün kategorisi ve ödeme yöntemi gibi kombinasyonların kullanıcı davranışını değerlendirmek için 2.
Dikkat edilmesi gerekenler:
- İlgili özelliklerin seçimi: Sadece mantıklı bir ilişki içindeki özellikler çaprazlanmalıdır 23.
- Yüksek kartinaliteli özellikler: Bu tür özellikler için hashing veya gruplama yöntemleri kullanılabilir 23.
- Model performansı: Çapraz özellikler aşırı uyuma (overfitting) yol açabilir, bu nedenle çapraz doğrulama (cross-validation) gibi yöntemlerle model performansı izlenmelidir 23.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: