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-特征工程-Missing value和Category encoding
好了，大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中，真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用于特征工程的时间基本都占 以上，因为是实际的工作中，绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容是非常重要和必要的，如果想要提高机器学习应用开发的效率，feature engineering就像一把钥匙， ...
2020-01-17 18:51 0 1186 推荐指数：
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机器学习——特征工程
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【学习笔记】机器学习之特征工程
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机器学习（一）特征工程基本流程
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关于缺失值（missing value）的处理---机器学习 Imputer
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机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection
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