原文:ALINK(二十二):特征工程(一)特征离散化简介(一)

来源:https: blog.csdn.net weixin article details 特征离散化方法和实现 特征离散化指的是将连续特征划分离散的过程:将原始定量特征的一个区间一一映射到单一的值。 在下文中,我们也将离散化过程表述为 分箱 Binning 的过程。 特征离散化常应用于逻辑回归和金融领域的评分卡中,同时在规则提取 特征分类中同样有应用价值。 特征离散化后将带来如下优势: 数据被 ...

2021-06-17 22:49 0 286 推荐指数:

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Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估

Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 目录 Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 什么是聚类 1.2 聚类分析的方法 1.3 聚类评估 ...

Sat Sep 26 16:41:00 CST 2020 0 423
特征工程离散变量处理

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
特征工程 - 特征筛选

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 ...

Sat Aug 03 00:51:00 CST 2019 0 696
特征工程1:特征的抽取

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 ...

Mon Jun 17 21:46:00 CST 2019 0 498
数据预处理与特征工程:哑变量(离散数据)

处理分类型特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理 文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fifit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导 入文字型数据(其实手写 ...

Wed Jun 09 17:46:00 CST 2021 0 987
 
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