תוכלו לעיין באפשרויות שמפורטות בהמשך.
בערים שונות בקליפורניה יש הבדל משמעותי
מחירי דיור.
נניח שצריך ליצור מודל כדי לחזות את מחירי הדיור. איזו אפשרות
אחר קבוצות של פיצ'רים או הצלבות פיצ'רים,
קשרים ספציפיים לעיר בין
roomsPerPerson לבין
מחיר הדיור?
שלוש תכונות מקובצות נפרדות: [binned latitude],
[קו אורך binned], [binnedמופיעים וחדרים לכל אדם]
חיתוך טוב כי הוא מאפשר למודל ללמוד
וקשרים בתוך תכונה אחת. עם זאת, עיר
יותר ממאפיין אחד, לכן הלמידה של קשרים ספציפיים לעיר
צריך להצטלב עם קווי אורך ורוחב.
קו אורך של תכונה אחת: [קו רוחב X קו אורך X
roomsPerPerson]
בדוגמה הזו, לא מומלץ הצלבת תכונות בעלות ערך אמיתי.
החצי את הערך האמיתי של קו הרוחב, נניח
החדרים לכל אדם מאפשרים שינוי של 10% בתכונה אחת (למשל, קו רוחב)
שהם שווי ערך לשינוי של 10% בתכונה השנייה
חדרים לכל אדם).
שילוב של מאפיין אחד: [קו אורך bined X binned X binned
roomsPerPerson]
החצייה של קו רוחב מפרק עם קו אורך מפרק מאפשר
כדי ללמוד על השפעות ספציפיות של חדרים לכל אדם.
הצמדה מונעת שינוי בקווי הרוחב שיובילו לאותה תוצאה
כשינוי בקו האורך. בהתאם לרמת הפירוט של
את המסננים, צלב המאפיינים יכול ללמוד
אפקטים ספציפיים לשכונה או אפילו אפקטים ספציפיים לבלוקים.
שני צלבים של מאפיינים: [קו רוחב מרווח X binnedמופיעים לפי אדם]
ו[קו אורך מוצמד X binnedמופיעים לפי קהל]
כדאי לצרוך מקבצים. אבל עיר היא שילוב של
וקו אורך וקו רוחב, לכן צמתים נפרדים מונעים
מלמידת מחירים ספציפיים לעיר.