Algunas de las funciones más comunes de Bakco incluyen:
- Escalado: Escala los valores de un conjunto de datos a un rango específico.
- Normalización: Convierte los valores de un conjunto de datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.
- Suavizado: Elimina el ruido de un conjunto de datos promediando los valores en un número específico de puntos.
- Diferenciación: Calcula la diferencia entre los valores de un conjunto de datos y sus valores anteriores.
- Retraso: Cambia los valores de un conjunto de datos en un número específico de puntos.
Estas funciones se pueden usar en conjunto para crear una variedad de transformaciones diferentes que se pueden usar para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.
Por ejemplo, escalar se puede utilizar para mejorar el rendimiento de algoritmos que son sensibles a la escala de los datos de entrada. Normalización se puede utilizar para mejorar el rendimiento de algoritmos que son sensibles a la distribución de los datos de entrada. Suavizado se puede utilizar para mejorar el rendimiento de algoritmos que son sensibles al ruido en los datos de entrada.
Diferenciación se puede utilizar para mejorar el rendimiento de algoritmos que son sensibles a las tendencias en los datos de entrada. Rezagado se puede utilizar para mejorar el rendimiento de algoritmos que son sensibles a la secuencia de los datos de entrada.
Al combinar estas funciones de diferentes maneras, es posible crear una amplia variedad de transformaciones que pueden usarse para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.