機器學習管線最佳化SVM與RBF核應用

在機器學習模型開發流程中，資料預處理和特徵工程扮演著至關重要的角色，直接影響模型的效能和泛化能力。本文將深入探討如何利用 hephAIstos 框架構建機器學習管線，並以支援向量機（SVM）搭配徑向基函式核（RBF kernel）為例，示範如何選擇合適的資料預處理和特徵工程技術來提升模型準確度。首先，我們會比較不同特徵縮放方法（如 StandardScaler、MinMaxScaler 和 RobustScaler）對 SVM 模型的影響，並透過交叉驗證技術評估模型的穩定性。接著，我們將探討特徵工程技術，例如 Square Root 和 Box-Cox 變換，如何應用於資料轉換以提升模型效能。最後，針對類別資料，我們將介紹多種編碼策略，例如頻率編碼、目標編碼、一熱編碼等，並討論其適用場景和優缺點。

機器學習管線最佳化：支援向量機與徑向基函式核

在進行機器學習任務時，選擇合適的演算法和預處理技術對於模型的準確度具有重要影響。以下，我們將探討如何使用支援向量機（SVM）與徑向基函式核（RBF kernel）來提高模型的準確度，並利用hephAIstos框架建立一個簡單的管線。

資料預處理和SVM管線建立

首先，我們需要匯入必要的函式庫和資料集。在這個例子中，我們使用腦部影像資料集，選擇「Target」和「TotalGravVol」特徵，並將20%的資料用於測試。

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
import pandas as pd

# 匯入腦部影像資料集
from data.datasets import brain_train

data = brain_train()
df = data[["Target","TotalGrayVol"]]

# 建立管線，使用RobustScaler進行資料重縮放，應用SVM與RBF核，五折交叉驗證
ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', test_size=0.2, rescaling='robust_scaler', 
                     classification_algorithms=['svm_rbf'], cv=5)

多重重縮放方法比較

如果我們想要比較不同的重縮放方法對模型效能的影響，可以修改上述程式碼如下：

# 匯入必要的函式庫和資料集
from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
import pandas as pd

# 匯入腦部影像資料集
from data.datasets import brain_train

data = brain_train()
df = data[["Target","TotalGrayVol"]]

# 建立管線，比較不同的重縮放方法
ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', test_size=0.2, 
                     rescaling=['standard_scaler', 'robust_scaler', 'min_max_scaler'], 
                     classification_algorithms=['svm_rbf'], cv=5)

輸出和模型評估

執行上述程式碼後，hephAIstos框架會在指定的輸出目錄中生成模型檔案（例如svm_rbf.joblib）和一個包含分類別指標結果的CSV檔案（例如classification_metrics.csv）。這些結果可以用於評估模型的效能和比較不同重縮放方法和演算法的效果。

特徵重縮放對機器學習模型的影響

在機器學習中，特徵重縮放是一個重要的步驟，尤其是在處理連續數值特徵時。不同的重縮放方法可能會對模型的效能產生不同的影響。在這個例子中，我們將探討幾種常見的重縮放方法對SVM RBF（支援向量機，Radial Basis Function）模型的影響。

重縮放方法

以下是本例中使用的重縮放方法：

1. StandardScaler：這是一種常見的重縮放方法，將特徵值轉換為均值為0，方差為1的標準正態分佈。
2. MinMaxScaler：這種方法將特徵值轉換為一個指定的範圍，通常是[0, 1]。
3. MaxAbsScaler：這種方法將特徵值轉換為最大絕對值為1的範圍。
4. RobustScaler：這種方法使用百分位數（quantile）來計算重縮放引數，對於異常值的影響較小。
5. Normalizer：這種方法將特徵值轉換為單位向量，通常用於文字或影像特徵。
6. LogTransformation：這種方法使用對數變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
7. SquareRootTransformation：這種方法使用平方根變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
8. ReciprocalTransformation：這種方法使用倒數變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
9. BoxCox：這種方法使用Box-Cox變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
10. YeoJohnson：這種方法使用Yeo-Johnson變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
11. QuantileGaussian：這種方法使用分位數變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。
12. QuantileUniform：這種方法使用分位數變換來重縮放特徵值，通常用於偏態分佈的資料。

實驗結果

在本例中，我們使用了SVM RBF模型，並對12種不同的重縮放方法進行了比較。結果如下：

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[重縮放]
    B --> C[模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[結果分析]

此圖表描述了機器學習流程中資料預處理、重縮放、模型訓練、模型評估和結果分析的關係。

支援向量機（SVM）與徑向基函式（RBF）核的應用

在機器學習中，支援向量機（SVM）是一種廣泛使用的監督式學習演算法，尤其是在分類別問題上。當與徑向基函式（RBF）核結合時，SVM可以更好地處理非線性分離的資料。以下將探討使用RBF核的SVM進行分類別任務的過程和結果。

資料預處理

在進行SVM分類別之前，資料預處理是一個非常重要的步驟。這裡我們使用兩種不同的縮放方法：MinMaxScaler和MaxAbsScaler。MinMaxScaler是一種常見的縮放方法，將所有特徵值縮放到一個共同的範圍（通常是0到1之間），以避免特徵之間的尺度差異對模型產生影響。MaxAbsScaler則是根據特徵的絕對值最大值進行縮放，保證所有特徵值在-1到1之間。

SVM與RBF核

SVM的核心思想是找到一條能夠最大限度地分隔不同類別資料的超平面。在使用RBF核時，原始空間的資料會被對映到一個更高維度的空間，使得原本線性不可分的資料變得線性可分。RBF核的表示式為：

[K(x, y) = \exp\left(-\frac{|x-y|^2}{2\sigma^2}\right)]

其中，(\sigma)是控制RBF核寬度的引數。

分類別結果

使用MinMaxScaler和MaxAbsScaler兩種縮放方法，分別對SVM模型進行訓練和測試。結果顯示，無論使用哪種縮放方法，模型的準確率、精確率、召回率和F1分數都保持在0.6左右。這表明，在這個特定的資料集上，縮放方法對模型效能的影響相對較小。

交叉驗證

為了評估模型的穩定性和避免過擬合，進行了交叉驗證。結果顯示，交叉驗證的平均準確率為0.75，標準差為0.055328。這意味著模型在不同子集上的效能有一定的變化，但總體而言保持了一定的水準。

分類別報告

分類別報告提供了每個類別的精確率、召回率和F1分數。從報告中可以看到，第一類別的精確率和召回率分別為0.56和1.00，第二類別的精確率和召回率分別為1.00和0.20。這些資料反映了模型在不同類別上的效能差異。

內容解密：

以上內容涉及了支援向量機（SVM）與徑向基函式（RBF）核在分類別任務中的應用。透過對資料預處理、SVM模型訓練和交叉驗證等步驟的分析，可以看出模型取得了中等水準的效能。然而，結果也表明了模型在不同類別上的效能差異，這需要未來工作進一步最佳化和改進。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[選擇縮放方法]
    B --> C[MinMaxScaler]
    B --> D[MaxAbsScaler]
    C --> E[SVM訓練]
    D --> E
    E --> F[交叉驗證]
    F --> G[評估模型效能]
    G --> H[最佳化模型引數]

此圖表描述了從資料預處理到模型最佳化的整個流程，包括選擇適當的縮放方法、訓練SVM模型、進行交叉驗證以及評估和最佳化模型效能等步驟。

支援向量機（SVM）與資料預處理

在機器學習中，支援向量機（SVM）是一種廣泛使用的分類別演算法。然而，SVM的效能可能會受到資料預處理的影響。在這篇文章中，我們將探討如何使用不同的資料預處理方法來改善SVM的效能。

資料預處理方法

資料預處理是指在訓練模型之前對資料進行轉換和清理的過程。以下是兩種常見的資料預處理方法：

1. RobustScaler：這種方法可以將資料轉換為一個穩定的範圍，減少極端值的影響。
2. Normalizer：這種方法可以將資料轉換為一個標準的範圍，通常是0到1之間。

實驗結果

我們使用SVM_rbf演算法對兩組資料進行分類別，分別使用RobustScaler和Normalizer進行資料預處理。結果如下：

RobustScaler

• Accuracy：0.6
• Precision：0.6
• Recall：0.6
• F1 Score：0.6
• Cross-validation mean：0.75
• Cross-validation std：0.055328

Normalizer

• Accuracy：0.5
• Precision：0.5
• Recall：0.5
• F1 Score：0.5
• Cross-validation mean：0.75
• Cross-validation std：0.055328

分析

從結果中可以看出，使用RobustScaler進行資料預處理的SVM_rbf模型的效能略優於使用Normalizer的模型。這可能是因為RobustScaler可以更好地處理極端值，從而提高模型的穩定性。

內容解密

在上述實驗中，我們使用了兩種不同的資料預處理方法來改善SVM_rbf模型的效能。RobustScaler和Normalizer都是常見的資料預處理方法，但它們的作用機制不同。RobustScaler可以將資料轉換為一個穩定的範圍，減少極端值的影響，而Normalizer可以將資料轉換為一個標準的範圍，通常是0到1之間。

from sklearn.preprocessing import RobustScaler, Normalizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 載入資料
X =...

# 使用RobustScaler進行資料預處理
scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用Normalizer進行資料預處理
normalizer = Normalizer()
X_normalized = normalizer.fit_transform(X)

# 訓練SVM_rbf模型
svm = SVC(kernel='rbf')

# 使用cross-validation評估模型效能
scores = cross_val_score(svm, X_scaled, y, cv=5)
print("RobustScaler:", scores.mean())

scores = cross_val_score(svm, X_normalized, y, cv=5)
print("Normalizer:", scores.mean())

圖表翻譯

下圖示範了使用RobustScaler和Normalizer進行資料預處理的過程：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[使用RobustScaler進行資料預處理]
    B --> C[使用Normalizer進行資料預處理]
    C --> D[訓練SVM_rbf模型]
    D --> E[使用cross-validation評估模型效能]

在這個圖表中，我們可以看到使用RobustScaler和Normalizer進行資料預處理的過程。首先，我們載入資料，然後使用RobustScaler和Normalizer進行資料預處理。接下來，我們訓練SVM_rbf模型，並使用cross-validation評估模型效能。

機器學習中的特徵工程技術

在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料的特徵，以提高模型的效能和準確度。以下，我們將探討兩種常見的特徵工程技術：Square Root 和 Box-Cox。

Square Root 特徵工程

Square Root是一種簡單而有效的特徵工程技術，它透過對原始資料的特徵取平方根來進行轉換。這種方法可以幫助減少資料的偏度和歪度，從而提高模型的穩定性和準確度。

Square Root 的優點

• 可以減少資料的偏度和歪度
• 可以提高模型的穩定性和準確度
• 計算簡單，實作方便

Square Root 的缺點

• 可能會導致資料的損失
• 不適合處理含有零或負數的資料

Box-Cox 特徵工程

Box-Cox是一種更為複雜的特徵工程技術，它透過對原始資料的特徵進行冪轉換來進行轉換。這種方法可以幫助減少資料的偏度和歪度，從而提高模型的穩定性和準確度。

Box-Cox 的優點

• 可以減少資料的偏度和歪度
• 可以提高模型的穩定性和準確度
• 可以處理含有零或負數的資料

Box-Cox 的缺點

• 計算複雜，實作困難
• 需要選擇適當的引數

支援向量機（SVM）與特徵工程

支援向量機（SVM）是一種常見的機器學習演算法，它可以用於分類別和迴歸任務。當結合特徵工程技術時，SVM可以取得更好的效能和準確度。

SVM 的優點

• 可以處理高維度的資料
• 可以取得更好的效能和準確度
• 可以用於分類別和迴歸任務

SVM 的缺點

• 計算複雜，實作困難

• 需要選擇適當的引數

• 研究更為複雜的特徵工程技術

• 開發更為有效的SVM演算法

• 應用特徵工程和SVM於實際問題中

程式碼實作

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 載入資料
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 對資料進行標準化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 建立SVM模型
model = svm.SVC(kernel='rbf')

# 訓練模型
model.fit(data_scaled)

# 預測結果
result = model.predict(data_scaled)

print(result)

內容解密

上述程式碼實作了支援向量機（SVM）演算法，並對資料進行了標準化。SVM演算法是一種常見的機器學習演算法，它可以用於分類別和迴歸任務。標準化是指對資料進行轉換，使其具有零均值和單位方差，這可以幫助提高模型的效能和準確度。

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[資料載入] --> B[標準化]
    B --> C[訓練模型]
    C --> D[預測結果]

上述圖表展示了SVM演算法的流程。首先，載入資料；然後，對資料進行標準化；接下來，訓練模型；最後，預測結果。這個流程可以幫助提高模型的效能和準確度。

支援向量機（SVM）與資料預處理

在進行機器學習任務時，資料預處理是一個非常重要的步驟。資料預處理可以幫助提高模型的準確度和效率。在這篇文章中，我們將探討支援向量機（SVM）與資料預處理的關係，特別是針對連續性資料的特徵縮放。

資料預處理的重要性

資料預處理是指在訓練模型之前，對資料進行清理、轉換和縮放的過程。這個步驟可以幫助提高模型的準確度和效率。因為不同的資料特徵可能具有不同的尺度和單位，如果不進行適當的預處理，可能會導致模型的效能不佳。

支援向量機（SVM）

支援向量機（SVM）是一種常用的機器學習演算法，特別是在分類別任務中。SVM的目標是找到一個超平面，可以將資料分成不同的類別。SVM可以處理高維度的資料，並且可以使用不同的核函式來提高模型的準確度。

特徵縮放

特徵縮放是指將資料特徵縮放到一個統一的尺度，通常是0到1之間。這個步驟可以幫助提高模型的準確度和效率。因為不同的資料特徵可能具有不同的尺度和單位，如果不進行適當的縮放，可能會導致模型的效能不佳。

Yeo-Johnson縮放法

Yeo-Johnson縮放法是一種常用的特徵縮放方法。這個方法可以將資料特徵縮放到一個統一的尺度，通常是0到1之間。Yeo-Johnson縮放法可以處理連續性資料，並且可以使用不同的引數來控制縮放的程度。

Quantile-Gaussian縮放法

Quantile-Gaussian縮放法是一種常用的特徵縮放方法。這個方法可以將資料特徵縮放到一個統一的尺度，通常是0到1之間。Quantile-Gaussian縮放法可以處理連續性資料，並且可以使用不同的引數來控制縮放的程度。

結果比較

在上面的結果中，我們可以看到使用不同的特徵縮放方法對SVM模型的影響。使用Yeo-Johnson縮放法和Quantile-Gaussian縮放法都可以提高模型的準確度和效率。但是，使用Yeo-Johnson縮放法的模型似乎具有更好的效能。

內容解密：

在這個例子中，我們使用了SVM模型和不同的特徵縮放方法來進行分類別任務。結果表明，使用適當的特徵縮放方法可以提高模型的準確度和效率。Yeo-Johnson縮放法和Quantile-Gaussian縮放法都是常用的特徵縮放方法，可以用來處理連續性資料。

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[特徵縮放]
    B --> C[Yeo-Johnson縮放法]
    B --> D[Quantile-Gaussian縮放法]
    C --> E[SVM模型]
    D --> E
    E --> F[結果比較]

圖表翻譯：

此圖示為資料預處理和特徵縮放的流程圖。首先，我們進行資料預處理，然後選擇適當的特徵縮放方法，例如Yeo-Johnson縮放法或Quantile-Gaussian縮放法。最後，我們使用SVM模型進行分類別任務，並比較不同特徵縮放方法的結果。

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[特徵選擇]
    B --> C[SVM模型]
    C --> D[結果比較]
    D --> E[結論]

特徵工程技術在機器學習中的應用

在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料，以便更好地適應機器學習演算法。這個過程可以大大提高模型的效能和準確度。然而，選擇合適的特徵工程技術是一個具有挑戰性的任務，因為不同的資料集和模型可能需要不同的方法。

資料預處理和特徵縮放

資料預處理是特徵工程的一個重要部分，它涉及清理和轉換資料，以便更好地適應機器學習演算法。其中一個常見的預處理技術是特徵縮放，它可以將資料轉換為一個共同的尺度，以便不同特徵之間的比較更加公平。常見的特徵縮放方法包括標準化（StandardScaler）和最小-最大縮放（MinMaxScaler）。

類別資料的編碼

類別資料是機器學習中的一種常見資料型別，它代表了不同類別或標籤之間的區別。然而，機器學習演算法通常需要數值輸入，因此類別資料需要被編碼為數值形式。常見的類別資料編碼方法包括標籤編碼（Label Encoding）、一熱編碼（One-Hot Encoding）和 Helmert 編碼。

標籤編碼

標籤編碼是一種簡單的類別資料編碼方法，它將每個類別賦予一個唯一的整數值。然而，這種方法可能會導致模型誤解類別之間的關係，因此需要謹慎使用。

一熱編碼

一熱編碼是一種常見的類別資料編碼方法，它將每個類別轉換為一個二元向量，其中只有一個元素為1，其他元素為0。這種方法可以避免標籤編碼的缺點，但可能會導致維度爆炸。

Helmert 編碼

Helmert 編碼是一種對稱的類別資料編碼方法，它將每個類別轉換為一個二元向量，其中每個元素代表了該類別與其他類別之間的關係。這種方法可以保留類別之間的順序關係。

二元編碼

二元編碼是一種簡單的類別資料編碼方法，它將每個類別轉換為一個二元值（0或1）。這種方法通常用於二元分類別問題。

內容解密：

• 特徵工程是機器學習中的一個重要步驟，它涉及選擇和轉換原始資料，以便更好地適應機器學習演算法。
• 資料預處理是特徵工程的一個重要部分，它涉及清理和轉換資料，以便更好地適應機器學習演算法。
• 類別資料需要被編碼為數值形式，以便機器學習演算法可以處理它們。
• 常見的類別資料編碼方法包括標籤編碼、 一熱編碼和 Helmert 編碼。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[原始資料] -->|特徵工程|> B[轉換後資料]
    B -->|機器學習演算法|> C[模型訓練]
    C -->|模型評估|> D[模型最佳化]

這個圖表展示了特徵工程在機器學習中的作用。原始資料經過特徵工程的轉換後，可以被機器學習演算法處理和訓練，從而得到最佳化的模型。

處理類別（離散）資料的策略

類別資料是一種離散的資料型態，需要特殊的編碼技術來轉換成數值型態，以便於機器學習模型的訓練。以下介紹幾種常見的編碼方法：

頻率編碼（Frequency Encoding）

頻率編碼是一種簡單的編碼方法，根據每個類別的出現頻率來賦予權重。

目標編碼（Target Encoding）

目標編碼是一種根據目標變數來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

數值編碼（Sum Encoding）

數值編碼是一種根據每個類別的數值來編碼類別變數的方法，常用於迴歸問題。

證據編碼（Weight of Evidence Encoding）

證據編碼是一種根據每個類別的證據來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

機率比編碼（Probability Ratio Encoding）

機率比編碼是一種根據每個類別的機率比來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

雜湊編碼（Hashing Encoding）

雜湊編碼是一種使用雜湊函式來編碼類別變數的方法，常用於高維度資料。

後向差分編碼（Backward Difference Encoding）

後向差分編碼是一種根據每個類別的後向差分來編碼類別變數的方法，常用於序列資料。

留一法編碼（Leave-One-Out Encoding）

留一法編碼是一種根據每個類別的留一法來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

詹姆斯-斯坦編碼（James-Stein Encoding）

詹姆斯-斯坦編碼是一種根據每個類別的詹姆斯-斯坦估計來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

M估計編碼（M-Estimator Encoding）

M估計編碼是一種根據每個類別的M估計來編碼類別變數的方法，常用於分類別問題。

這些編碼方法可以使用開源函式庫如scikit-learn或pandas來實作。另外，category_encoders函式庫提供了許多實用的編碼方法，包括：

from category_encoders.ordinal import OrdinalEncoder
from category_encoders.woe import WOEEncoder
from category_encoders.target_encoder import TargetEncoder
from category_encoders.sum_coding import SumEncoder
from category_encoders.m_estimate import MEstimateEncoder
from category_encoders.leave_one_out import LeaveOneOutEncoder
from category_encoders.helmert import HelmertEncoder
from category_encoders.cat_boost import CatBoostEncoder
from category_encoders.james_stein import JamesSteinEncoder
from category_encoders.one_hot import OneHotEncoder

根據不同的情境，不同的編碼方法可能更適合。以下圖表展示了不同編碼方法的適用情境：

圖表翻譯：

圖表展示了不同編碼方法的適用情境，包括頻率編碼、目標編碼、數值編碼等。每個編碼方法都有其特點和適用情境，需要根據具體問題來選擇合適的編碼方法。

所有程式碼範例可以在hephaistos/Notebooks/Categorical_transform.ipynb找到。

資料重塑與模型選擇

在進行資料分析和模型建立的過程中，資料的重塑和模型的選擇是兩個非常重要的步驟。資料重塑（Rescaling）是指將原始資料轉換成適合模型訓練的格式，通常涉及到 normalization 或 standardization，以確保所有特徵都處於相同的尺度上，從而提高模型的訓練效率和準確度。

Encoder 的角色

Encoder 是一種將輸入資料轉換成密集向量表示的方法，常用於自然語言處理、影像處理等領域。透過 Encoder，我們可以將複雜的資料結構轉換成更簡單、更容易處理的形式。例如，在自然語言處理中，Encoder 可以將文字轉換成數值向量，以便於電腦進行處理。

Fold 的概念

Fold 是一個用於交叉驗證的概念，指的是將資料集分割成多個子集，每個子集都會被用作模型的訓練集和測試集，以評估模型的泛化能力。這樣可以避免模型過度擬合某一部分的資料，而忽略其他部分。

模型選擇

選擇合適的模型是非常重要的，因為不同的模型對於不同的問題和資料集有不同的表現。常見的模型包括線性迴歸、決策樹、隨機森林、神經網路等。每種模型都有其優缺點，需要根據具體問題和資料特點進行選擇。

Model 1: 線性迴歸

線性迴歸是一種基本的統計模型，假設預測變數和自變數之間存線上性關係。它簡單易行，但對於複雜的非線性關係可能不夠準確。

Model 2: 決策樹

決策樹是一種根據樹狀結構的模型，透過一系列的判斷來預測結果。它易於理解和解釋，但可能會過度擬合資料。

Model 3: 隨機森林

隨機森林是一種根據多個決策樹的整合模型，可以減少過度擬合的風險，並提高預測的準確度。

Model 4: 神經網路

神經網路是一種根據人工神經元的模型，可以學習複雜的非線性關係。它需要大量的計算資源和資料，但可以達到很高的準確度。

Model 5: 支援向量機

支援向量機是一種根據最大間隔原理的模型，可以有效地處理高維度的資料，並達到很高的準確度。

Encoder 的多樣性

Encoder 的選擇也非常重要，不同的 Encoder 可以對應不同的資料型別和問題。例如，文字編碼器可以用於自然語言處理，而影像編碼器可以用於影像識別。

Encoder 1: 文字編碼器

文字編碼器可以將文字轉換成數值向量，以便於電腦進行處理。常見的文字編碼器包括 one-hot 編碼、word2vec 等。

Encoder 2: 影像編碼器

影像編碼器可以將影像轉換成數值向量，以便於電腦進行處理。常見的影像編碼器包括 convolutional neural network (CNN) 等。

Encoder 3: 聲音編碼器

聲音編碼器可以將聲音轉換成數值向量，以便於電腦進行處理。常見的聲音編碼器包括 mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) 等。

從技術架構視角來看，本文探討了機器學習管線的最佳化策略，涵蓋資料預處理、特徵工程、模型選擇和類別資料編碼等關鍵環節。透過比較不同特徵縮放方法（如 RobustScaler、Normalizer、Yeo-Johnson、Quantile-Gaussian）對SVM模型，特別是使用RBF核的SVM的影響，可以發現特徵縮放對於提升模型效能至關重要，例如 QuantileUniform 展現了最佳的整體效能。此外，文章也深入探討了多種類別資料編碼技術，包括頻率編碼、目標編碼、以及利用 category_encoders 函式庫提供的多種編碼器，突顯了針對不同資料集特性選擇合適編碼策略的重要性。然而，文章並未深入探討各編碼方法的運算複雜度和潛在的過擬合風險，這在實際應用中需要謹慎評估。展望未來，自動化機器學習（AutoML）技術有望在特徵工程和模型選擇方面發揮更大作用，進一步簡化機器學習管線的構建和最佳化流程。對於追求高效能模型的開發者而言，深入理解資料特性並靈活運用各種特徵工程技術將是成功的關鍵。玄貓認為，持續關注 AutoML 的發展，並將其整合至現有機器學習流程，將是未來提升模型開發效率和效能的重要方向。