特征工程之特征預處理
在前面我們分別討論了特征工程中的特征選擇與特征表達，本文我們來討論特征預處理的相關問題。主要包括特征的歸一化和標准化，異常特征樣本清洗與樣本數據不平衡問題的處理。 1. 特征的標准化和歸一化 由於標准化和歸一化這兩個詞經常混用，所以本文不再區別標准化和歸一化，而通過具體 ...
原文：特征工程之特征表達
在特征工程之特征選擇中，我們講到了特征選擇的一些要點。本篇我們繼續討論特征工程，不過會重點關注於特征表達部分，即如果對某一個特征的具體表現形式做處理。主要包括缺失值處理，特殊的特征處理比如時間和地理位置處理，離散特征的連續化和離散化處理，連續特征的離散化處理幾個方面。 . 缺失值處理 特征有缺失值是非常常見的，大部分機器學習模型在擬合前需要所有的特征都有值，不能是空或者NULL。那么如果有缺失值 ...
2018-05-19 22:39 97 18325 推薦指數：
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