Lightgbm如何處理類別特征？
轉自：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83275299 本篇文章主要參考柯國霖大神在知乎上的回答，以及自己閱讀LGBM的部分源碼整理而來。 1、one-hot編碼弊端 one-hot編碼是處理類別特征的一個通用方法 ...
原文：高數量類別特征（high-cardinality categorical attributes）的預處理方法
high cardinality categorical attributes，從字面上理解，即對於某個category特征，不同值的數量非常多，這里暫且把它叫做高數量類別屬性。反之，即低數量類別屬性 low cardinality 對於低數量類別屬性，通常在data science中采用的方式是將其轉化為one hot編碼，即給每一個類別增加一個特征。但是當類別數量增加的時候，ont hot編碼 ...
2018-05-25 10:26 0 2666 推薦指數：
相關推薦
類別特征的編碼處理
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要針對低基數無序特征，比如性別。可以采用target encoder或者mean encoder的方法來針對高基數無序特征，比如地區，郵編等 一、Label Encoding ...
數據預處理：離散特征編碼方法
目錄 數據預處理：離散特征編碼方法 無監督方法： 1.序號編碼OrdinalEncoder 2.獨熱編碼OneHotEncoder 3.二進制編碼BinaryEncoder 4.計數編碼 ...
python數據特征預處理
一、屬性規約 在進行數據預處理的過程中，如果數據的某一列都是一樣的或者屬性是一樣的，那么這一列對我們的預測沒有幫助，應該將這一列去掉，pandas中如果某一列屬性值相同，但是此列中有缺失值（NaN），pandas會默認其有兩個屬性，我們在進行此操作的過程中應該首先去掉缺失值，然后檢查唯一性。代碼 ...
特征工程之特征預處理
的標准化和歸一化方法來區別具體的預處理操作。 z-score標准化：這是最常見的特征預處理方式，基 ...
數據預處理和特征工程
目錄 數據挖掘的五大流程 數據預處理(preprocessing) 數據歸一化 數據標准化 缺失值處理 處理離散型特征和非數值型標簽 處理連續型特征 二值化 分箱 ...
1. 特征工程之特征預處理
1. 特征工程之特征預處理 2. 特征工程之特征選擇 1. 前言 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征 ...
特征預處理--長尾分布的處理方案
和特征分桶相關的處理方法，本章將繼續介紹特征預處理中的統計變換和類別特征編碼相關內容。 0x01 ...