در زمینه یادگیری ماشین ، "پوشیدن" به فرآیند تنظیم حداکثر یا حداقل حد در یک متغیر یا ویژگی در یک مجموعه داده اشاره دارد. این تکنیک اغلب برای جلوگیری از دور شدن یا مقادیر شدید از نتایج یک مدل و تأثیرگذاری بر عملکرد کلی آن استفاده می شود.
پوشش در یادگیری ماشین از اهمیت زیادی برخوردار است زیرا مسافت ها می توانند تأثیر قابل توجهی در صحت و قابلیت اطمینان یک مدل داشته باشند. Outliers نقاط داده ای هستند که با بقیه مجموعه داده ها تفاوت قابل توجهی دارند و می توانند الگوهای و روابطی را که مدل در تلاش برای یادگیری است ، تحریف کند. با قرار دادن این مسافت ها ، می توانیم اطمینان حاصل کنیم که مدل ما قوی تر و بهتر قادر به پیش بینی های دقیق است.
روش های مختلفی برای کلاهبرداری در یک مجموعه داده وجود دارد. یک روش متداول تنظیم یک کلاه سخت بر روی مقادیر یک متغیر است ، یا با کوتاه کردن مقادیر بالا یا زیر یک آستانه خاص یا با جایگزینی آنها با خود مقدار آستانه. رویکرد دیگر استفاده از یک کلاه نرم است که در آن مسافت ها نجات یا تغییر شکل می شوند تا آنها را به بقیه داده ها نزدیکتر کند.
پوشش می تواند برای هر دو متغیر عددی و طبقه بندی شده در یک مجموعه داده استفاده شود. برای متغیرهای عددی ، پوشش می تواند به اطمینان حاصل شود که توزیع داده ها با فرضیات مدل از نزدیک تراز شده است. برای متغیرهای طبقه بندی ، پوشش می تواند به کاهش تأثیر دسته های نادر یا غیرمعمول کمک کند که ممکن است داده های کافی برای قابل اعتماد بودن نداشته باشند.
به طور کلی ، Capping یک تکنیک مهم در یادگیری ماشین برای پیش پردازش داده ها و بهبود عملکرد مدل ها است. با تعیین محدودیت در قسمتهای خارج و مقادیر شدید ، می توانیم به ایجاد مدلهای دقیق تر و قابل اعتماد تر کمک کنیم که بتوانند بهتر از داده های جدید تعمیم دهند. بنابراین ، دفعه بعد که با یک مدل یادگیری ماشین کار می کنید ، اجرای پوشش را در نظر بگیرید تا اطمینان حاصل شود که نتایج شما تا حد امکان دقیق و قابل اعتماد است.