Lightgbm如何处理类别特征？
转自：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83275299 本篇文章主要参考柯国霖大神在知乎上的回答，以及自己阅读LGBM的部分源码整理而来。 1、one-hot编码弊端 one-hot编码是处理类别特征的一个通用方法 ...
原文：高数量类别特征（high-cardinality categorical attributes）的预处理方法
high cardinality categorical attributes，从字面上理解，即对于某个category特征，不同值的数量非常多，这里暂且把它叫做高数量类别属性。反之，即低数量类别属性 low cardinality 对于低数量类别属性，通常在data science中采用的方式是将其转化为one hot编码，即给每一个类别增加一个特征。但是当类别数量增加的时候，ont hot编码 ...
2018-05-25 10:26 0 2666 推荐指数：
相关推荐
类别特征的编码处理
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等 一、Label Encoding ...
数据预处理：离散特征编码方法
目录 数据预处理：离散特征编码方法 无监督方法： 1.序号编码OrdinalEncoder 2.独热编码OneHotEncoder 3.二进制编码BinaryEncoder 4.计数编码 ...
python数据特征预处理
一、属性规约 在进行数据预处理的过程中，如果数据的某一列都是一样的或者属性是一样的，那么这一列对我们的预测没有帮助，应该将这一列去掉，pandas中如果某一列属性值相同，但是此列中有缺失值（NaN），pandas会默认其有两个属性，我们在进行此操作的过程中应该首先去掉缺失值，然后检查唯一性。代码 ...
特征工程之特征预处理
的标准化和归一化方法来区别具体的预处理操作。 z-score标准化：这是最常见的特征预处理方式，基 ...
数据预处理和特征工程
目录 数据挖掘的五大流程 数据预处理(preprocessing) 数据归一化 数据标准化 缺失值处理 处理离散型特征和非数值型标签 处理连续型特征 二值化 分箱 ...
1. 特征工程之特征预处理
1. 特征工程之特征预处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征 ...
特征预处理--长尾分布的处理方案
和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。 0x01 ...