Katta ma'lumotlar to'plamlarida o'zgaruvchilarni kamaytirish va eng ko'p vakillarni tanlash usullari scikit-learn va python yordamida muammo turiga va erishmoqchi bo'lgan maqsadlarga bog'liq. Ba'zi eng keng tarqalgan usullar quyidagilardir: - Asosiy komponentlarni tahlil qilish (PCA), bu asl o'zgaruvchilarni asosiy komponentlar deb nomlangan ortogonal o'zgaruvchilarning to'plamiga aylantiradi, ular ma'lumotlardagi o'zgaruvchanlikning katta qismini oladi. - Chiziqli Diskriminatsion tahlil (LDA), bu o'zgaruvchilarning chiziqli kombinatsiyalarini topishga qaratilgan bo'lib, ular ma'lumotlar sinflari yoki toifalarini eng yaxshi ajratib turadi. - Feature Selection (Feature Selection), bu maqsadli o'
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence