作用：将分类型数据转换成连续的数值型变量。即是对不连续的数字或者文本进行编号。 import pandas as pd 先创建一个数据框 包含缺失值 df pd.DataFrame auth : spring , summer , fall , spring , sply : a , c , a , b , name : zhangsan , lisi , xiaohua , xiaomei df ...
2018-12-25 14:24 0 771 推荐指数：
背景： 在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算 ...
特征分类 对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的处理方法。 根据不同的分类方法，可以将特征分为 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预。 例如文本特征中的词向量特征 ...
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26308272 插入一条信息：特征编码一定要考虑是否需要距离度量，编码方式对距离度量的适应：例如：我们用one-hot编码颜色，向量正交，各个颜色之间的距离等同，如果此处用序数编码显然不太合适，但是我们用one-hot编码星期 ...
等树模型并不能很好地直接处理大量分类水平的分类特征。因为神经网络要求输入的分类数据进行one-hot处理 ...
通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子 ...
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分别处理标签和特征 ...
根据laravel的基本操作步骤依次完成如下操作：主要是参考laravel-admin内置的Menu菜单管理的功能，利用ModelTree实现业务中的Tree数据管理。 1. 创建模型 php ar ...
数据的探索型分析 数据的特征探索 数据探索性分析需要从两种方面来看： 字段vs标签 字段vs字段 数据分布分析 有可能因为训练集和验证集分布不一样，比如出现本地和线上得分变换趋势相反的情况。 可以构造一个分类器区分训练集和验证集，如果无法分辨样本（AUC接近0.5)说明数据分布 ...
