Konut fiyatlarını tahmin eden, tam bağlantılı bir sinir ağı için konum etkilerini yakalamak amacıyla enlem ve boylamı nasıl kodlamalısınız?

Doğru cevap, enlem ve boylamın bir özellik kesişimi oluşturup, bunu gruplandırmak (bucketize) ve L1 düzenlileştirme (regularization) kullanmaktır. Konum verileri genellikle doğrusal olmayan ilişkilere sahiptir. Enlem ve boylamı doğrudan girdi olarak vermek, ağın bu karmaşık ilişkileri öğrenmesini zorlaştırabilir. Özellik kesişimi (feature cross) oluşturmak, enlem ve boylamın etkileşimlerini yakalayarak ağın daha anlamlı özellikler öğrenmesine yardımcı olur. Gruplandırma (bucketization) ise sürekli veriyi kategorik hale getirerek ağın belirli coğrafi bölgelerdeki kalıpları daha iyi tanımasını sağlar. L1 düzenlileştirme (Lasso), modeldeki bazı ağırlıkları sıfıra çekerek özellik seçimi yapar ve modelin aşırı uyumunu (overfitting) azaltır, bu da konum verilerinin seyrek doğası için faydalı olabilir. L2 düzenlileştirme (Ridge) ise ağırlıkları sıfıra yaklaştırır ancak tamamen sıfırlamaz, bu da özellik seçimi için L1 kadar etkili değildir.