特征工程系列：特征预处理（下） 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征 ...

本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理 ...

特征选择 (feature_selection) Filter 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 递归特征消除 ...

上周参加了学校的数据挖掘竞赛，总的来说，在还需要人工干预的机器学习相关的任务中，主要解决两个问题：（1）如何将原始的数据处理成合格的数据输入（2）如何获得输入数据中的规律。第一个问题的解决方案是：特征工程。第二个问题的解决办法是：机器学习。 相对机器学习的算法 ...

特征筛选的方法主要包括：Filter（过滤法）、Wrapper（封装法）、Embedded（嵌入法） filter: 过滤法 特征选择方法一：去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 方法虽然简单但是不太好 ...

特征工程 · 定义：特征工程是指将原始数据转换为特征向量。(比如一片文档包含文本等类型，将这些文本类型的数据转换为数字类型的数据，这个过程是为了计算机更好的理解数据) · 目的：特征工程的处理直接影响模型的预测结果，目的也正是为了提高模型的预测效果 ...

本文介绍文本处理时比较常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是词频(Term Frequency)是文本信息量统计方法之一，简单来说就是统计此文本中每个词的出现频率 传入参数wordDict是包含字词及其出现频次的字典，bow是包含所有字词 ...

在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1. ...