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对数据集分箱的方式三种,等宽等频最优,下面介绍对数据集进行最优分箱,分箱的其他介绍可以查看其他的博文,具体在这就不细说了: 大体步骤: 加载数据 遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征 得到IV树 递归遍历IV树,得到分割点构成的列表 去掉不符合条件的分割点,得到最优分割点列表 遍历最优分割点列表,将最优分割点信息注入到InfoValue对象中 将每个特征构成的对象放到规则集中 是一个 ...
2018-07-25 16:54 0 12602 推荐指数:
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1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是 ...
最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。 pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步 ...
在做crnn实验的时候数据的格式是一张图片对应一个标签,比如说 图片名称 1.jpg 内容是 你好呀 那么你的标签就应该是 1.txt 在网上找了一个数据集 https://github.com/YCG09/chinese_ocr 数据集下载地址 数据集:https ...
%macro rnm(data=,out=); proc contents data=&data out=t1(keep=varnum name) ...
在准备数据集时,darknet并不要求我们预先对图片resize到固定的size. darknet自动帮我们做了图像的resize. darknet训练前处理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...
一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化,离散化通常采用分箱法。 分箱的重要性及其优势 离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代; 稀疏向量 ...
使用DELPHI原生类实现数据集和JSON相互转换 JSON二要素:数组和对象。对象可以包含数组,数组可以包含对象。无层数限制。OLEVARIANT也类似,OLEVARIANT的一个元素又可以是OLEVARIANT,且无层数限制。XML亦类似。这也是它们能序列一切对象的奥秒所在 ...