Bakco-funktioner är en uppsättning funktioner som kan användas för att tillämpa olika typer av transformationer på en datamängd. Dessa funktioner kan användas för att förbättra prestandan hos maskininlärningsalgoritmer eller för att visualisera data på ett mer informativt sätt.
Några av de vanligaste Bakco-funktionerna inkluderar:
- Skalning: Skalar värdena i en datamängd till ett specifikt intervall.
- Normalisering: Konverterar värdena i en datamängd till att ha ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1.
- Utjämning: Tar bort brus från en datamängd genom att medelvärdena värdena över ett specificerat antal punkter.
- Skillnad: Beräknar skillnaden mellan värdena i en datamängd och deras tidigare värden.
- Laggar: Förskjuter värdena i en datamängd med ett angivet antal punkter.
Dessa funktioner kan användas tillsammans med varandra för att skapa en mängd olika transformationer som kan användas för att förbättra prestandan för maskininlärningsalgoritmer.
Till exempel skalning kan användas för att förbättra prestandan för algoritmer som är känsliga för skalan på indata. Normalisering kan användas för att förbättra prestandan hos algoritmer som är känsliga för distributionen av indata. Utjämnande kan användas för att förbättra prestandan för algoritmer som är känsliga för brus i indata.
Skillnad kan användas för att förbättra prestandan hos algoritmer som är känsliga för trender i indata. Laggar kan användas för att förbättra prestandan för algoritmer som är känsliga för sekvensen av indata.
Genom att kombinera dessa funktioner på olika sätt är det möjligt att skapa en mängd olika transformationer som kan användas för att förbättra prestandan för maskininlärningsalgoritmer.
