MDLP 特征离散化
论文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...
原文：常用特征离散化方法
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 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 R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时，比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同，如果相同就放入，如果不相同就形成下一个m大小的新箱子，将 ...
2019-06-27 21:52 0 687 推荐指数：
相关推荐
常用技巧——离散化
“离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以提高算法的时空效率。” 很多算法的复杂度与数据中的最大值有关，比如树状数组和纯用数组实现的一对一标记。时常会遇到这种情况：数据的范围非常大或者其中含有负数，但数据本身的个数并不是很多（远小于数据范围）。在这种情况下，如果每个 ...
Spark Bucketizer 特征离散化、桶化
1、概念 2、code ...
对于特征离散化，特征交叉，连续特征离散化非常经典的解释
转自：https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 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 ...
Spark：特征处理之数据离散化
）。 打印结果： 多了一个新的列，它就是转换后产生的新的特征。 什么时候会用到二元转换？ 比 ...
【转】数据离散化方法
属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为 ...
机器学习模型为什么要将特征离散化
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 ...