特征工程之特征预处理
在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。 1. 特征的标准化和归一化 由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体 ...
原文：1. 特征工程之特征预处理
. 特征工程之特征预处理 . 特征工程之特征选择 . 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。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在简单的模型上也能取得不错的效果。特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，主要 ...
2018-11-14 23:13 0 4072 推荐指数：
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