在机器学习中，特征经常不是连续的数值型的而是标称型的 categorical 。举个示例，一个人的样本具有特征 male , female , from Europe , from US , from Asia , uses Firefox , uses Chrome , uses Safari , uses Internet Explorer 等。 这些特征能够被有效地编码成整数，比如 male ...
2021-06-19 19:14 0 214 推荐指数：
另外一种将标称型特征转换为能够被scikit-learn中模型使用的编码是one-of-K， 又称为 独热码或dummy encoding。 这种编码类型已经在类OneHotEncoder中实现。该类把每一个具有n_categories个可能取值的categorical特征变换为长度 ...
原文：https://blog.csdn.net/zcc_0015/article/details/76595447 已知三个feature，三个feature分别取值如下：feature1= ...
离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。 1、特征不具备大小意义的直接独热编码 2、特征有大小意义的采用映射编码 [python] view plain copy import ...
目录 数据预处理：离散特征编码方法 无监督方法： 1.序号编码OrdinalEncoder 2.独热编码OneHotEncoder 3.二进制编码BinaryEncoder 4.计数编码 ...
或太小 。 数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求 。 2.sklearn中的数据预处理 ...
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等 一、Label Encoding ...
在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR ...
总结 IV (信息价值，或者信息量) 作用：可以用来衡量自变量(特征)的预测能力 公式： 对每组的IV值求和就可以求出一个特征的IV值 系数（py-pn）:这个系数很好的考虑了这个分组中样本占整体样本的比例，比例越低，这个分组对特征整体预测能力的贡献越低 ...
