类别特征的编码处理
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等 一、Label Encoding ...
原文：Lightgbm如何处理类别特征？
转自：https: blog.csdn.net anshuai aw article details 本篇文章主要参考柯国霖大神在知乎上的回答，以及自己阅读LGBM的部分源码整理而来。 one hot编码弊端 one hot编码是处理类别特征的一个通用方法，然而在树模型中，这可能并不一定是一个好的方法，尤其当类别特征中类别个数很多的情况下。主要的问题是： 可能无法在这个类别特征上进行切分 即浪费了 ...
2018-11-23 17:20 0 2522 推荐指数：
相关推荐
关于lightgbm处理category特征的理解
转自：https://www.jianshu.com/p/d07f0b0726da 之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。但是在尝试了微软开源的Lightgbm之后 ...
高数量类别特征（high-cardinality categorical attributes）的预处理方法
high-cardinality categorical attributes，从字面上理解，即对于某个category特征，不同值的数量非常多，这里暂且把它叫做高数量类别属性。反之，即低数量类别属性（low-cardinality） 对于低数量类别属性，通常在data science中采用 ...
机器学习之类别性特征
类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型。Sklearn中提供了几个转换器来处理文本属性，下面将总结LabelEncode(序号编码)、OneHotEncoder(独热编码 ...
LightGBM
并行化学习 可处理大规模数据 与常用的机器学习算法进行比较：速度飞起 LightGBM ...
Pytorch 类别平衡化处理
采用 WeightedRandomSampler: Reference: Balanced Sampling between classes with torchv ...
（原创）lightgbm 一些错误情况处理
1、做多分类问题时候（mutticlass），如果遇到 ...
大数据预处理-- LightGBM
只用一个模型建模获得结果没有对比性，无法判断最终的预测结果是好还是坏，因此在进行预测时候往往都不是只使用一个模型进行，而是采用至少两个模型进行对比，接下来就是使用LightGBM模型进行预测 需要先安装LightGBM模块，操作如下 然后从模块中导入回归模型，划分 ...