在業界廣泛流傳着一句話:數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已。 由此可見,數據和特征是多么的重要,而在數據大多數場景下,數據已經就緒,不同人對於同樣的數據處理得到的特征卻千差萬別,最終得到的建模效果也是高低立現。從數據到特征這就要從特征工程說起 ...
一 Standardization 方法一:StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sds StandardScaler sds.fit x train x train sds sds.transform x train x test sds sds.transform x test 方法二:MinMaxSca ...
2017-07-26 16:54 0 6188 推薦指數:
在業界廣泛流傳着一句話:數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已。 由此可見,數據和特征是多么的重要,而在數據大多數場景下,數據已經就緒,不同人對於同樣的數據處理得到的特征卻千差萬別,最終得到的建模效果也是高低立現。從數據到特征這就要從特征工程說起 ...
特征工程(Feature Engineering) 特征工程其本質上是一項工程活動,它的目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程的重要性: 特征越好,靈活性越強 特征越好,模型越簡單 特征越好,性能越出色 數據和特征決定了機器學習的上限 ...
如何選擇特征 根據是否發散及是否相關來選擇 方差選擇法 先計算各個特征的方差,根據閾值,選擇方差大於閾值的特征 方差過濾使用到的是VarianceThreshold類,該類有個參數threshold,該值為最小方差的閾值,然后使用fit_transform進行特征值過濾 相關系數法 ...
概念: 特征工程:本質上是一項工程活動,他目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用 特征工程的重要性:特征越好,靈活性越強、模型越簡單、性能越出色。 特征工程包括:數據處理、特征選擇、維度壓縮 量綱不一: 就是單位,特征的單位不一致,不能放在一起比較 ...
特征處理是特征工程的核心部分,特征工程是數據分析中最耗時間和精力的一部分工作,它不像算法和模型那樣式確定的步驟,更多的是工程上的經驗和權衡,因此沒有統一的方法,但是sklearn提供了較為完整的特征處理方法,包括數據預處理,特征選擇,降維等。首次接觸到sklearn,通常會被其豐富且方便的算法 ...
Python之所以如此流行,原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能,而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能(如科學計算、矢量計算、可視化等),其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能,以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...
模塊,用一砣代碼實現了某個功能的代碼集合。 類似於函數式編程和面向過程編程,函數式編程則完成一個功能,其他代碼用來調用即可,提供了代碼的重用性和代碼間的耦合。而對於一個復雜的功能來,可能需要多個函 ...
Socket socket通常也稱作"套接字",用於描述IP地址和端口,是一個通信鏈的句柄,應用程序通常通過"套接字"向網絡發出請求或者應答網絡請求。 socket起源於Unix,而Unix/Li ...