1规定划分区间的参数，取定长的间隔将特征放入不同的箱子中，这种方法对异常点比较敏感。(等宽) 2 根据频率划分箱子，会出现特征相同却不在一个箱子中的情况，需要在划分完成后进行微调。（等频）先对特征值进行sort，然后评估分割点，划分或者合并 3 1R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例 ...

1、概念 2、code ...

转自：https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 一．互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统，可以看到，其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的，其训练方法虽然有多种 ...

）。 打印结果： 多了一个新的列，它就是转换后产生的新的特征。 什么时候会用到二元转换？ 比 ...

　　在学习机器学习中，看过挺多案例，看到很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。为此挺好奇，为什么要这么做，什么情况下才要做呢。 一、离散化原因 　　数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有 ...

我在刷Kaggle时发现一个问题。很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。对此我感到很好奇，所以上网搜了一些总结，主要内容来自知乎连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ 这个是严林的回答 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续 ...

百度百科 definition 对于一些数量较少但是数值较大或出现负数但难以处理的数据，如果只需要考虑他们的大小关系，可以给他们重新赋值。一般的，对于\(n\)个数据，可以将他们重新赋值为\([1,n]\)之间的数字。这种方法叫做离散化。 Solution 先介绍三个\(STL ...