原文:特征工程之特征的处理及选择

基础概念 特征工程是通过对原始数据的处理和加工,将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程,属性是数据本身具有的维度,特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性,通常是通过属性的计算,组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言,好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础。 既然叫特征工程,自然涵盖了很多内容,而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处理及 ...

2019-12-18 22:10 0 245 推荐指数:

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2. 特征工程之特征选择

1. 特征工程之特征处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。 2. 特征选择的方法 通常来说,从两个方面考虑来选择特征特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征 ...

Fri Nov 16 18:17:00 CST 2018 0 3106
特征工程之特征选择

    特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样是确定的步骤,更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征处理。 1. 特征的来源     在做数据分析的时候,特征 ...

Mon May 14 04:13:00 CST 2018 95 35529
特征工程之特征处理

    在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择特征表达,本文我们来讨论特征处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化,异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。 1. 特征的标准化和归一化      由于标准化和归一化这两个词经常混用,所以本文不再区别标准化和归一化,而通过具体 ...

Sun May 27 04:23:00 CST 2018 102 17762
1. 特征工程之特征处理

1. 特征工程之特征处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 “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 ...

Thu Nov 15 07:13:00 CST 2018 0 4072
sklearn-特征工程之特征选择

title: sklearn-特征工程之特征选择 date: 2016-11-25 22:49:24 categories: skearn tags: sklearn 抄袭/参考资料 使用sklearn做单机特征工程 sckearn中文 周志华《机器学习》 当数据 ...

Sun Dec 02 00:45:00 CST 2018 0 1107
特征工程之特征表达

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. ...

Sun May 20 06:39:00 CST 2018 97 18325
特征工程之离散变量处理

使用sklearn训练模型,只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理,非数值型离散变量分为两类:有序型与无序型 一、有序型离散变量处理 什么叫有序型离散变量呢,比如说衣服尺码,M、L、XL;学历:小学、初中、高中、本科;这些都属于有序型变量。 在上图数据表格中 ...

Wed Aug 29 07:45:00 CST 2018 0 2279
 
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