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 ...
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(九) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(九) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放(Scaling ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...