特征挖掘的框架 頻繁特征挖掘基本概念 1.頻繁項集、頻繁子序列、頻繁子結構 2.關聯規則： 購物籃問題：電腦-->反病毒軟件[支持度support=2%, 置信讀confidence=60%]，表示所有交易數據中有2%的記錄在購買了電腦與反病毒軟件被同時購買，而所有 ...

在進行有監督的機器學習時，特征工程顯得尤其重要，本文介紹的是在人工提取一些特征之后，怎樣對這些特征進行二階組合提取； 在進行一系列的摸索之后，得到3個基本點： 對連續的特征進行離散化處理： 最優分箱（見前面的博文） 進行WOE變換（將原特征用分箱后的WOE值替換 ...

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 ...

特征選擇有很多方法，看了很多資料后，我總結了以下幾種，以后有新內容會隨時修改 1.DF——基於文檔頻率的特征提取方法 概念：DF（document frequency）指出現某個特征項的文檔的頻率。 步驟：1).從訓練語料中統計出保函某個特征的文檔頻率（個數） 　　 2).根據設定 ...

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 ...

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、概念 特征選擇feature selection：也被稱為variable selection或者attribute selection. 是選取已有屬性的子集subset來進行建模的一種方式. 進行特征選擇的目的主要有: 簡化模型，縮短訓練時間，避免維數災難(curse ...

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 ...