论文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...
转自:https: www.jianshu.com p f bf c 一 互联网广告特征工程 博文 互联网广告综述之点击率系统 论述了互联网广告的点击率系统,可以看到,其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的,其训练方法虽然有多种,但目标是一致的,训练结果对效果的影响是比较大,但是训练方法本身,对效果的影响却不是决定性的,因为训练的是每个特征的权重,权重细微的差别不会引 ...
2019-03-20 18:46 0 573 推荐指数:
论文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...
1规定划分区间的参数,取定长的间隔将特征放入不同的箱子中,这种方法对异常点比较敏感。(等宽) 2 根据频率划分箱子,会出现特征相同却不在一个箱子中的情况,需要在划分完成后进行微调。(等频)先对特征值进行sort,然后评估分割点,划分或者合并 3 1R方法:将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例 ...
1、概念 2、code ...
声明:本文是根据一篇英文博客翻译加自己总结得到的,如果造成侵权,请联系本人删除。 最近在做特征工程,看到这篇文章很受启发。原文链接: http://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics ...
二元转换Binarizer Binarizer是将连续型变量根据某个阈值,转换成二元的分类变量。 小于该阈值的转换为0,大于该阈值的转换为1。 要求输入列必须是double,int都会报错。 如下:输入的是0.1,0.8,0.2连续型变量,要以0.5为阈值来转换成二元变量(0,1 ...
当数据量很大的时候,分类任务通常使用【离散特征+LR】集成【连续特征+xgboost】,如果把连续特征加入到LR、决策树中,容易造成overfit。 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下 ...
在学习机器学习中,看过挺多案例,看到很多人在处理数据的时候,经常把连续性特征离散化。为此挺好奇,为什么要这么做,什么情况下才要做呢。 一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段,使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有 ...