هل يوجد فرق بين القيم الرقمية 0.0 و0، أو 1.0 و1؟ وهل هذا الفرق يؤثر في تحليل البيانات أو في نماذج التعلم الآلي؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته

نعم، يوجد فرق بين القيمتين في النوع من حيث integer أو float

0 و 1: هذه أعداد صحيحة (int).

0.0 و 1.0: هذه أعداد عشرية (float).

من ناحية القيمة الحسابية، فهي متساوية (0 = 0.0)، لكن من ناحية النوع (type) يختلفان، وهذا قد يؤثر في بعض الحالات في تحليل البيانات أو في التدريب على نماذج تعلم الآلة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم يوجد فرق بين القيم الرقمية مثل 0.0 و0 أو 1.0 و1 في نطاق الحاسوب عموما ولكن تأثير هذا الفرق يعتمد على السياق وأين يستخدم وكيفية استخدام هذه القيم في تحليل البيانات أو نماذج التعلم الآلي أو غيرها.

فالفرق الأساسي هو في النوع حيث 0 و1 هما أعداد صحيحة (Integers) أما 0.0 و1.0 هما أعداد عائمة (Floating-point numbers).

أما بخصوص التخزين فإن الأعداد الصحيحة تخزن بدقة تامة وتستخدم مساحة أقل في الذاكرة مثل 32 بت لـ int32. أما الأعداد العائمة فأنها تستخدم مساحة أكبر.

أما بخصوص الدقة فالأعداد الصحيحة دقيقة تماما للقيم التي تحفظها . أما الأعداد العائمة قد تؤدي إلى أخطاء دقة في العمليات الحسابية المعقدة خاصة عند التعامل مع قيم صغيرة جدا أو كبيرة جدا حيث لا يستطيع الحاسوب التعامل مع الكسور بشكل دقيق إذا كانت كثيرة.

أما بخصوص الفرق في تحليل البيانات :

فأولا بخصوص الحسابات ففي معظم تحليلات البيانات إذا كانت القيم متساوية  عدديا مثل 0 == 0.0 أو 1 == 1.0 فلن يكون هناك فرق فعلى في النتائج الحسابية الأساسية مثل الجمع أو الطرح.ولكن في العمليات التي تتطلب دقة عالية مثل مقارنة القيم قد تؤدي الأعداد العائمة إلى أخطاء  صغيرة على سبيل المثال، مقارنة 0.0 == 0 قد تكون صحيحة لكن مقارنة 0.1 + 0.2 == 0.3 قد تفشل بسبب أخطاء التمثيل العائم .

أما بخصوص الأداء فإن الأعداد الصحيحة أسرع في المعالجة وتستهلك ذاكرة أقل مقارنة بالأعداد العائمة مما قد يكون مهما عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة. 

وأيضا بعض مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas أو NumPy قد تعامل الأعداد الصحيحة والعائمة بشكل مختلف فعلى سبيل المثال إذا كانت البيانات تحتوي على 0.0 بدلا من 0 فقد يتم تحويل العمود إلى نوع float64 بدلا من int32، مما يؤثر على استخدام الذاكرة.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col': [0, 1, 0.0, 1.0]})
print(df['col'].unique()) #array([0., 1.])

print(df['col'].dtype) #float64

حيث لاحظ أن حتى القيم 0 و 1 تم تحويلهم تلقائيا إلى 0.0 و 1.0 لأن هناك قيم float في العمود.

ومثلا في One-Hot Encoding :

إذا كانت البيانات :

[0, 1]

فقد يتم إعتبار الفئة فئوية (Categorical) ويتم تحويلها إلى One-Hot.

أما إذا كانت:

[0.0, 1.0]

فقد يتم إعتبارها أعداد مستمرة (Continuous)، ولن يتم تحويلها.

لذلك إذا كنت تبني نموذج تعلم آلي فيفضل دائما استخدام ال float لجميع الخصائص العددية. و أن تقوم بتحويل int إلى float  إذا كانت القيم مستمرة وليست فئوية . 

إذا الملخص لما سبق الفرق بين 0.0 و0 أو 1.0 و1 يكمن في نوع البيانات (صحيحة أو عائمة) وطريقة تمثيلها وحفظها في الذاكرة.

وفي تحليل البيانات والتعلم الآلي هذا الفرق عادة لا يكون له تأثير كبير ولكنه قد يؤثر على الأداء أو الدقة في حالات محددة مثل العمليات الحسابية الدقيقة أو معالجة البيانات الضخمة. لذلك من المهم اختيار نوع البيانات المناسب بناء على طبيعة البيانات وسياق الاستخدام.

الف شكراا حدا لحضرتكم

جزاكم الله كل خير