Why might categorical data need to be converted into numerical form?श्रेणीबद्ध डेटा को संख्यात्मक रूप में बदलना क्यों आवश्यक हो सकता है?
Answer and explanationउत्तर और व्याख्या
Correct answer:सही उत्तर: Because many data-processing and machine-learning methods require numerical inputक्योंकि कई डेटा-प्रसंस्करण और मशीन-लर्निंग विधियों को संख्यात्मक इनपुट चाहिए
Many statistical and machine-learning algorithms calculate distances, weights, probabilities, or mathematical transformations, so they generally require numerical input. Categorical values such as “red,” “blue,” or “online” can be represented through one-hot encoding or another suitable method. Thus, option A is correct. Encoding does not imply that category names are wrong, hidden, or deleted; it changes their representation for computation.कई सांख्यिकीय और मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम दूरी, भार, प्रायिकता या अन्य गणितीय परिवर्तन की गणना करते हैं, इसलिए उन्हें सामान्यतः संख्यात्मक इनपुट चाहिए। “लाल”, “नीला” या “ऑनलाइन” जैसी श्रेणियों को वन-हॉट एन्कोडिंग जैसी विधि से निरूपित किया जा सकता है। इसलिए विकल्प A सही है। एन्कोडिंग नामों को गलत या छिपा हुआ नहीं मानती और न ही परिणाम मिटाती है।
Student feedback
Was this question useful?
👍 0 Helpful 👎 0 Not helpful
Yes 0% No 0%
0 responsesStudent Reviews
No published reviews yet.