Vì sao cần co giãn đặc trưng

Khách hàng nào giống khách hàng mới nhất? Nhiều mô hình đo khoảng cách giữa các mẫu: bình phương độ chênh lệch của từng đặc trưng, cộng chúng lại rồi lấy căn bậc hai.

Một người 25 tuổi kiếm được 52.000 USD so với một người 61 tuổi kiếm được 53.000 USD:

Với cả một bảng, axis=1 tính tổng bình phương của từng hàng và .argmin() tìm hàng gần nhất:

a = np.array([25, 52000])  # tuổi, thu nhập
X = np.array([[61, 53000],   # người 61 tuổi
              [26, 55000]])  # người 26 tuổi có thu nhập $55,000
dists = np.sqrt(((X - a) ** 2).sum(axis=1))
print(np.round(dists, 2))
print(dists.argmin())

Kết quả in ra:

[1000.65 3000.  ]
0

Người 61 tuổi là gần nhất: số tiền đô la có giá trị lớn hơn, nên $1,000 vượt trội hơn 36 năm. Khi chưa quy đổi tỷ lệ, đơn vị lớn nhất sẽ quyết định.

Chương này giúp mọi tính năng đều có cơ hội thể hiện.