Хеширование признаков

term_id: feature_hashing

Category: basic_concepts

Definition

Хеширование признаков, также известное как трюк хеширования, позволяет моделям машинного обучения обрабатывать большие разреженные пространства признаков без необходимости поддерживать явное отображение между признаками и индексами. Применяя хеш-функцию…

Summary

Метод, отображающий высокоразмерные разреженные признаки в вектор фиксированного размера с использованием хеш-функции.

Key Concepts

  • Хеш-функция
  • Разреженные векторы
  • Снижение размерности
  • Эффективность использования памяти

Use Cases

  • Классификация текста с большими словарями
  • Рекомендательные системы с огромными наборами товаров
  • Обработка потоковых данных в реальном времени

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8

from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
import numpy as np

# Example: Hashing text features
hasher = FeatureHasher(n_features=10, input_type='string')
docs = ['hello world', 'hello python', 'world python']
hashed = hasher.transform(docs)
print(hashed.toarray())

Related