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 和LabelBinarizer 二进制编码 转换器用法 . 类图结构 .LabelEncode用法 官方文档：h ...
2019-03-28 18:07 0 694 推荐指数：
另外一种将标称型特征转换为能够被scikit-learn中模型使用的编码是one-of-K， 又称为 独热码或dummy encoding。 这种编码类型已经在类OneHotEncoder中实现。该类把每一个具有n_categories个可能取值的categorical特征变换为长度 ...
在机器学习中，特征经常不是连续的数值型的而是标称型的(categorical)。举个示例，一个人的样本具有特征["male", "female"], ["from Europe", "from US", "from Asia"], ["uses Firefox", "uses Chrome ...
pandas 绘图 结果： Index(['label', 'flow_cnt', 'len(srcip_arr)', 'len(dstip_arr)', 'subdom ...
根据每一个特征分类后的gini系数之和除于总特征的gini系数来计算特征重要性 ...
一、特征工程概述 “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 ...
机器学习是从数据中自动分析获取规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成：特征值+目标值（根据目的收集特征数据，根据特征去判断、预测）。（注意：机器学习不需要去除重复样本数据） 常用的数据集网址： Kaggle网址：https://www.kaggle.com ...
Andrew在他的机器学习课程里强调，在进行学习之前要进行特征缩放，目的是保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行 ...
2 过滤式选择 过滤式选择和后续学习器无关，首先用特征选择过程对初始特征进行过滤，然后用过滤后的特征来训练模型。 Relief：用一个“相关统计量”的向量来度量特征的重要性，每个分量对应一个特征。 对特征子集的重要性评估为相关统计分量之和。 2.1 “相关统计量”的确定 ...
