Bakco-funktioner er et sæt funktioner, der kan bruges til at anvende forskellige typer transformationer til et datasæt. Disse funktioner kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​maskinlæringsalgoritmer eller til at visualisere data på en mere informativ måde.

Nogle af de mest almindelige Bakco-funktioner inkluderer:

- Skalering: Skalerer værdierne i et datasæt til et specifikt interval.

- Normalisering: Konverterer værdierne i et datasæt til at have et gennemsnit på 0 og en standardafvigelse på 1.

- Udjævning: Fjerner støj fra et datasæt ved at beregne et gennemsnit af værdierne over et specificeret antal punkter.

- Forskellige: Beregner forskellen mellem værdierne i et datasæt og deres tidligere værdier.

- Forsinkede: Forskyder værdierne i et datasæt med et angivet antal punkter.

Disse funktioner kan bruges sammen med hinanden til at skabe en række forskellige transformationer, der kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​maskinlæringsalgoritmer.

For eksempel skalering kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​algoritmer, der er følsomme over for skalaen af ​​inputdata. Normalisering kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​algoritmer, der er følsomme over for distributionen af ​​inputdata. Udjævning kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​algoritmer, der er følsomme over for støj i inputdata.

Forskellige kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​algoritmer, der er følsomme over for tendenser i inputdata. Lagger kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​algoritmer, der er følsomme over for rækkefølgen af ​​inputdata.

Ved at kombinere disse funktioner på forskellige måder er det muligt at skabe en lang række transformationer, der kan bruges til at forbedre ydeevnen af ​​maskinlæringsalgoritmer.