原文:用户贷款风险预测—特征提取

本次竞赛提供的数据源一共有五个,依次做特征提取 一 信用卡账单特征提取 基本思路:将数据分成时间已知时间未知两部分,时间已知中再分成放款前的数据和放款后的数据,放款前放款后的再分成去重的数据和不去重数据,最终对数据做sum,count,mean,max,min,median,std等指标 通过上面的处理,一共得到了 个特征 统计上期账单金额和上期还款金额的累计总额,和为零或者为负的个数 统计放款前 ...

2018-04-04 15:06 0 2409 推荐指数:

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5.特征提取

5.特征提取 有很多特征提取技术可以应用到文本数据上,但在深入学习之前,先思考特征的意义。为什么需要这些特征?它们又如何发挥作用?数据集中通常包含很多数据。一般情况下,数据集的行和列是数据集的不同特征或属性,每行或者每个观测值都是特殊的值。在机器学习术语中,特征是独一无二的,是数据集中每个观测值 ...

Thu Aug 15 02:37:00 CST 2019 0 515
(一)特征提取

特征提取 特征的种类在图像领域主要分为点,线,面。线特征和面特征对图像信息利用得更多,因而其分辨性更高。但遗憾的是,由于线特征和面特征提取的条件比较苛刻,因此在实际应用中并不广泛。(尽管在SLAM中也有点线结合的实例,在图像纹理较弱的情况下,线特征可以发挥更大的用处 ...

Thu Mar 12 20:33:00 CST 2020 0 632
数据特征提取

数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

Wed May 29 21:59:00 CST 2019 0 1154
文本之特征提取

法一:Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型: 词集模型:单词构成的集合,集合中每个元素都只有一个,也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型:如果一个单词在文档中出现不止一次,并统计其出现的次数(频数) 两者本质上的区别,词袋是在词集的基础上 ...

Wed Dec 19 22:41:00 CST 2018 0 636
七、特征提取和转换

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示,文档用d表示,语料用D表示,那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

Tue Jan 10 00:43:00 CST 2017 0 2573
特征提取特征变换)

特征提取特征变换) 从一组已有的特征通过一定的数学运算得到一组新特征 数据降维: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 线性判别): 均值 类内离散度尽可能小,类间离散度尽可能大 两者都假设数据分布是高斯分布 Ref. 《模式识别(第三版)》张学工 ...

Tue Oct 08 03:04:00 CST 2019 0 387
 
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