特征工程之特征预处理
在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。 1. 特征的标准化和归一化 由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体 ...
原文：特征工程之特征表达
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 . 缺失值处理 特征有缺失值是非常常见的，大部分机器学习模型在拟合前需要所有的特征都有值，不能是空或者NULL。那么如果有缺失值 ...
2018-05-19 22:39 97 18325 推荐指数：
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特征工程之特征的处理及选择
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数据挖掘篇——特征工程之特征降维
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