原文:机器学习:数据预处理,特征选择,降维

来源:https: www.zhihu.com question answer 目录 特征工程是什么 数据预处理 . 无量纲化 . . 标准化 . . 区间缩放法 . . 标准化与归一化的区别 . 对定量特征二值化 . 对定性特征哑编码 . 缺失值计算 . 数据变换 特征选择 . Filter . . 方差选择法 . . 相关系数法 . . 卡方检验 . . 互信息法 . Wrapper . . ...

2018-04-16 15:39 0 1858 推荐指数:

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机器学习数据清洗和特征选择

数据清洗和特征选择 数据清洗 清洗过程 数据预处理选择数据处理工具:数据库、Python相应的包; 查看数据的元数据数据特征; 清理异常样本数据处理格式或者内容错误的数据处理逻辑错误数据数据去重,去除/替换 ...

Mon Dec 02 05:27:00 CST 2019 0 664
机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA)

特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说,特征选择可以从众多的特征选择对分类最重要的那些特征,去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍,可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA ...

Mon Jan 28 03:50:00 CST 2013 2 6516
机器学习特征选择

特征选择方法初识: 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下,用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间,达到降维的目的,然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取尽可能小 ...

Fri Feb 24 03:36:00 CST 2017 0 40469
机器学习特征选择方法

特征选择是一个重要的数据预处理过程,在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择,此后在训练学习器,如下图所示: 进行特征选择有两个很重要的原因: 避免维数灾难:能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少 ...

Tue May 29 08:07:00 CST 2018 2 14184
机器学习特征选择

1.特征选择 特征选择降维的一种方法,即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征,以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1)思路:设置一个阀值,对每个特征求方差,如果所求方差低于这个阀值,则删除此特征 ...

Thu Jul 06 22:23:00 CST 2017 0 1217
机器学习进度02(数据预处理降维、低方差特征、相关系数、主成分分析)

特征预处理: 什么是特征预处理? 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 我们需要用到一些方法进行无量纲化,使不同规格的数据转换到同一规格 为什么我们要进行归一化/标准化? 特征的单位或者大小相差较大,或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个 ...

Wed Jan 20 06:56:00 CST 2021 0 560
 
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