在业界广泛流传着一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 由此可见,数据和特征是多么的重要,而在数据大多数场景下,数据已经就绪,不同人对于同样的数据处理得到的特征却千差万别,最终得到的建模效果也是高低立现。从数据到特征这就要从特征工程说起 ...
一 Standardization 方法一:StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sds StandardScaler sds.fit x train x train sds sds.transform x train x test sds sds.transform x test 方法二:MinMaxSca ...
2017-07-26 16:54 0 6188 推荐指数:
在业界广泛流传着一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 由此可见,数据和特征是多么的重要,而在数据大多数场景下,数据已经就绪,不同人对于同样的数据处理得到的特征却千差万别,最终得到的建模效果也是高低立现。从数据到特征这就要从特征工程说起 ...
特征工程(Feature Engineering) 特征工程其本质上是一项工程活动,它的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程的重要性: 特征越好,灵活性越强 特征越好,模型越简单 特征越好,性能越出色 数据和特征决定了机器学习的上限 ...
如何选择特征 根据是否发散及是否相关来选择 方差选择法 先计算各个特征的方差,根据阈值,选择方差大于阈值的特征 方差过滤使用到的是VarianceThreshold类,该类有个参数threshold,该值为最小方差的阈值,然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法 ...
概念: 特征工程:本质上是一项工程活动,他目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用 特征工程的重要性:特征越好,灵活性越强、模型越简单、性能越出色。 特征工程包括:数据处理、特征选择、维度压缩 量纲不一: 就是单位,特征的单位不一致,不能放在一起比较 ...
特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法 ...
Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算、矢量计算、可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...
模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合。 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函 ...
Socket socket通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄,应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。 socket起源于Unix,而Unix/Li ...