目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换3 特征选择 3.1 Filter ...
这篇文章主要从以下三个问题出发来理解特征工程: 特征工程是什么 为什么要做特征工程 应该如何做特征工程 对于第一个问题,我会通过特征工程的目的来解释什么是特征工程。对于第二个问题,主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题,我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细内容 特征工程是什么 首先来解释下什么是特征工程 当你想要你的预测模型性能达到最佳时,你要做的不仅是要选取 ...
2020-05-21 20:49 0 647 推荐指数:
目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换3 特征选择 3.1 Filter ...
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 ...
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 ...
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 ...
1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传: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。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 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 ...
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. ...