机器学习-特征工程-Missing value和Category encoding
好了，大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中，真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用于特征工程的时间基本都占70%以上，因为是实际的工作中，绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容 ...
原文：[特征工程] encoding
参考：An Overview of Encoding Techniques Kaggle Method : Label encoding 给每个类别以一个数字label，作为分类。将类别映射到自然数数值空间上 Method : One hot encoding 即独热码，每一个category对应特征向量中的一位，对应位置是否为 判定是否为该类。 可以使用pd.get dummies 或sklea ...
2021-12-12 20:57 0 108 推荐指数：
相关推荐
特征工程（上）
特征选择 (feature_selection) Filter 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 递归特征消除 ...
特征工程
上周参加了学校的数据挖掘竞赛，总的来说，在还需要人工干预的机器学习相关的任务中，主要解决两个问题：（1）如何将原始的数据处理成合格的数据输入（2）如何获得输入数据中的规律。第一个问题的解决方案是：特征工程。第二个问题的解决办法是：机器学习。 相对机器学习的算法 ...
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 ...
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 ...
特征工程·TFIDF提取特征
本文介绍文本处理时比较常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是词频(Term Frequency)是文本信息量统计方法之一，简单来说就是统计此文本中每个词的出现频率 传入参数wordDict是包含字词及其出现频次的字典，bow是包含所有字词 ...
特征工程之特征表达
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1. ...
「特征工程」与「表示学习」
https://mp.weixin.qq.com/s/au-U7oNkS0FWNtkHcRsrcw 1.表示学习 当我们学习一个复杂概念时，总想有一条捷径可以化繁为简。机器学习模型也不例外， ...