机器学习之特征工程
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 ...
原文：机器学习：数据准备和特征工程
对于数据挖掘，数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精，这会使模型更简单 更精准。 一 特征构造 . 常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式：统计频率 图像数据的特征提取 像素点RGB 用户行为特征提取 特征提取总结： 特征设计时需要与目标高度相关： 这个特征对预测目标是否有用 如果有用，这个特征的重要程度如何 这个 ...
2019-10-04 00:13 0 673 推荐指数：
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