七种常用的特征工程
像一个优秀的工程师一样使用机器学习，而不要像一个机器学习专家一样使用机器学习方法。 ---google 当在做数据挖掘和数据分析时，数据是所有问题的基础，并且会影响整个工程的流程。相比一些复杂的算法，如何灵活的处理好数据经常会取到意想不到的效益。而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程 ...
原文：特征工程常用方法总结
类别型特征 Onehot encoding 长度为K的数组上的一个K编码。 基本方法：与大多数线性算法一起使用 删除第一列可避免共线性 稀疏格式对内存友好 大多数当前实现都不能优雅地处理缺失的 看不见的变量 例子： Hash encoding OneHot encoding 是否具有固定长度的数组 避免极其稀疏的数据 可能会引入碰撞 可以重复使用不同的散列函数和包结果，以获得精确的小凹凸 碰撞通常 ...
2018-10-22 17:52 0 2644 推荐指数：
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