https://www.deeplearn.me/1393.html 哑编码概念 先来讲解下哑编码的概念吧,当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的,哑编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征 关于定性和定量还是在这里也说明下,举个例子就可以看懂了 定性 ...
数据的探索型分析 数据的特征探索 数据探索性分析需要从两种方面来看: 字段vs标签 字段vs字段 数据分布分析 有可能因为训练集和验证集分布不一样,比如出现本地和线上得分变换趋势相反的情况。 可以构造一个分类器区分训练集和验证集,如果无法分辨样本 AUC接近 . 说明数据分布一致,否则,说明训练集和测试集分布不太一致。 特征工程基础 特征类型及处理方法 类别特征 在任何时候都要进行处理 高基数 类 ...
2021-10-29 14:50 0 115 推荐指数:
https://www.deeplearn.me/1393.html 哑编码概念 先来讲解下哑编码的概念吧,当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的,哑编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征 关于定性和定量还是在这里也说明下,举个例子就可以看懂了 定性 ...
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26308272 插入一条信息:特征编码一定要考虑是否需要距离度量,编码方式对距离度量的适应:例如:我们用one-hot编码颜色,向量正交,各个颜色之间的距离等同,如果此处用序数编码显然不太合适,但是我们用one-hot编码星期 ...
自编码(Autoencoder)介绍 Autoencoder是一种无监督的学习算法,将输入信息进行压缩,提取出数据中最具代表性的信息。其目的是在保证重要特征不丢失的情况下,降低输入信息的维度,减小神经网络的处理负担。简单来说就是提取输入信息的特征。类似于主成分分析(Principal ...
注:本文是人工智能研究网的学习笔记 标称型特征编码(Encoding categorical feature) 有些情况下,某些特征的取值不是连续的数值,而是离散的标称变量(categorical)。 比如一个人的特征描述可能是下面的或几种: 这样的特征可以被有效的编码为整型特征 ...
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 ...
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 ...
非数值数据的类型:逻辑值,西文字符,中文字符。 逻辑值 1.逻辑数据和数值数据一般都是一串0/1序列,在形式上无差异,需要通过指令的操作码类型来识别它们; 2.逻辑运算指令处理的是逻辑数据,算术运算指令处理的是算数数据。 西文字符 1.西文字符由拉丁字、数字、标点符号及一些特殊符号组成 ...