{"conversations": [{"from": "human", "value": "Zeintzuk dira aldagaiak murrizteko eta datu handien multzoetan adierazgarrienak hautatzeko metodorik onenak cikit-learn eta python erabiliz?"}, {"from": "gpt", "value": "Hainbat teknika daude dimentsiotasuna murrizteko eta datu- multzo handietan adierazgarriak diren aldagaiak hautatzeko scikit- learn eta Python erabiliz. Metodo arruntenetariko batzuk honako hauek dira: 1. Osagai nagusien azterketa (PCA): jatorrizko datuak datu- multzo batean eraldatzeko teknika bat da eta datu- multzo nagusi batean zehazten dira. PCACLLec- ek datu- sorta baten aldagai garrantzitsuenak identifikatzen lagundu dezake, datu- multzo batean, eta datuen dimentsiotasuna murrizten laguntzen du. 2. Ezaugarrien aukeraketa: datu- sorta bakoitzaren garrantzia ebaluatzen duen aldagaien teknika da, eta teknikarik garrantzitsuenak hautatzen ditu. Hautapen-metodoak gainbegiratu edo kontrol-metodoak ez dira kontuan hartzen."}, {"from": "human", "value": "Eskerrik asko! Orain nahi nuke Python eta Tensorflow-en Machine Learning-en modelo baten kodea sortzea, AlphaZero garatu zen modu berean xakean jokatu ahal izateko trebatua izan dadin."}, {"from": "gpt", "value": ""}]}