一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射为一个数 ...

md 零基础入门金融风控-贷款违约预测 Task03 特征工程 Task03目的: 学习特征预处理/缺失值处理/异常值处理/数据分桶等特征处理方法 学习特征交互/特征编码/特征选择的相应方法 0.0 导包 0.1 公共变量 0.2 数据读取pandas ...

　　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 ...