特征提取（机器学习数据预处理）
特征提取（机器学习数据预处理） 特征提取与特征选择都是数据降维的技术，不过二者有着本质上的区别；特征选择能够保持数据的原始特征，最终得到的降维数据其实是原数据集的一个子集；而特征提取会通过数据转换或数据映射得到一个新的特征空间，尽管新的特征空间是在原特征基础上得来的，但是凭借人眼观察可能看 ...
原文：数据预处理：分类变量实体嵌入做特征提取
实体嵌入 embedding 目的将表格数据中的分类属性 一个至多个 向量化。 .实体嵌入简介： 实体嵌入是主要应用于深度学习中处理表格分类数据的一种技术，或者更确切地说NLP领域最为常用，word vec就是在做词的实体嵌入。 神经网络相比于当下的流行的xgboost LGBM等树模型并不能很好地直接处理大量分类水平的分类特征。因为神经网络要求输入的分类数据进行one hot处理。当分类特征的水 ...
2020-04-05 00:06 0 1442 推荐指数：
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