sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
motivation:让模型学习到更复杂的非线性特征。 method:原始特征 组合特征。 notes: 连续特征和离散特征都可以做交叉。 HOW TO 离散特征:笛卡尔积 比如属性A有三个特征,属性B有两个特征,笛卡尔积后就有六个组合特征,然后用one hot 或其他embedding方式给新的特征编码。 问题:这种暴力做交叉很可能导致特征稀疏的问题。 连续特征: 除了一般对于连续型特征的加减乘 ...
2020-10-12 14:16 0 1650 推荐指数:
sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
在机器学习中,通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式特征,这可以获得特征的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: 注意,当使用多项 ...
特征降维其实从大的方面来讲有两种思路可以走: 基于原有的特征进行降维 基于原有的特征进行筛选 第一种降维方法中,常见的有:PCA、LDA、SVD、稀疏自编码、word2vec等 第二种筛选的方法主要是对原有 ...
一、特征组合 广告点击率预估、推荐系统等业务场景涉及到的特征通常都是高维、稀疏的,并且样本量巨大,模型通常采用速度较快的LR,然而LR算法学习能力有限,因此要想得到好的预测结果,需要前期做大量的特征工程,工程师通常需要花费大量精力去筛选特征、做特征与处理,即便这样,最终的效果提升可能非常有 ...
特征组合 x1年龄 x2北京 x3上海 x4深圳 x5男 x6女 用户1 23 1 0 0 1 0 用户2 31 ...
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转自:https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 一.互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统,可以看到,其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的,其训练方法虽然有多种 ...
一、关于特征组合(Characteristic Portfolio) (一)特征组合与因子投资 近年来,人们更多地关注于如何配置因子或者发现一个新因子,但作为因子投资基础的因子组合构建方法受到的关注却要少很多。CP又名纯因子组合,在较新的学术研究中一般也称作factor mimicking ...