特征工程系列：特征筛选的原理与实现（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 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 ...
原文：特征工程 - 特征筛选
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用，可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征如果机器资源充足，并且希望尽量保留所有信息，可以把阈值设置得比较高，或者只过滤离散型特征 ...
2019-08-02 16:51 0 696 推荐指数：
相关推荐
特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）
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 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要 ...
特征工程1：特征的抽取
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 ...
特征工程（上）
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 ...
特征工程
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（随机森林）
等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。 用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在 ...
特征工程·TFIDF提取特征
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 ...
特征工程之特征表达
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. ...