特征提取（机器学习数据预处理）
特征提取（机器学习数据预处理） 特征提取与特征选择都是数据降维的技术，不过二者有着本质上的区别；特征选择能够保持数据的原始特征，最终得到的降维数据其实是原数据集的一个子集；而特征提取会通过数据转换或数据映射得到一个新的特征空间，尽管新的特征空间是在原特征基础上得来的，但是凭借人眼观察可能看 ...
原文：机器学习 | 特征工程（一）- 数据预处理
本文将以iris数据集为例，梳理数据挖掘和机器学习过程中数据预处理的流程。在前期阶段，已完成了数据采集 数据格式化 数据清洗和采样等阶段。通过特征提取，能得到未经处理的特征，但特征可能会有如下问题： 不属于同一量纲 通常采用无量纲化进行处理 信息冗余 定性特征不能直接使用 通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征 存在缺失值 信息利用率低不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之 ...
2018-09-11 14:07 0 2020 推荐指数：
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