原文:特征抽取--标签与索引的转化: StringIndexer

在机器学习处理过程中,为了方便相关算法的实现,经常需要把标签数据 一般是字符串 转化成整数 索引,或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。 StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征 或标签 进行编码,使其数值化,索引的 范围从 开始,该过程可以使得相应的特征索引化,使得某些无法接受类别型特征的算法可 以使用,并提高诸如决策树等机器学习算法的效率。 索引构建的顺序为标签的频率,优 ...

2018-08-17 11:26 0 1548 推荐指数:

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特征抽取--标签索引转化: OneHotEncoder

​独热编码(One-Hot Encoding) 是指把一列类别性特征(或称名词性特征,nominal/categorical features)映射成一系列的二元 连续特征的过程,原有的类别性特征有几种可能取值,这一特征就会被映射成几个二元连续特征,每一个特征代表一种取值 ...

Fri Aug 17 19:46:00 CST 2018 0 1665
特征抽取--标签索引转化: VectorIndexer

之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换,倘若所有特征都已经被组织在一个向量中 ,又想对其中某些单个分量进行处理时,Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别 性特征转换。通过为其提供maxCategories超参数,它可 ...

Fri Aug 17 19:53:00 CST 2018 0 791
sklearn特征抽取

特征抽取sklearn.feature_extraction 模块提供了从原始数据如文本,图像等众抽取能够被机器学习算法直接处理的特征向量。 1.特征抽取方法之 Loading Features from Dicts 2.特征抽取方法之 Features ...

Tue Jun 13 19:39:00 CST 2017 3 1343
Caffe Python特征抽取

Caffe Python特征抽取 转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口 ...

Thu Nov 10 19:01:00 CST 2016 2 3434
特征选择与特征抽取的区别(总结)

本篇博客的目的不是深刻的讲解特征提取和特征选择的方法,而是区分清楚他们之间的关系和区别,让大家对特征抽取 特征选择 PCA LDA有个概念框架上的了解,为大家的下一步的深入理解打好基础。 如果我的理解有问题,请大家提出意见,互相交流。本文来自csdn 1.特征抽取 V.S 特征 ...

Sun Aug 09 00:33:00 CST 2015 0 2854
 
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