为什么连续值特征比离散值特征好
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 ...
原文：Spark连续特征转化成离散特征
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，可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中。 转换特征分成两种情况： 第一种情况： 特征还未转化成训练数据 ...
2019-07-25 16:45 0 772 推荐指数：
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