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 ...
原文：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。 . 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，基本所有的線性模型在擬合的時候都會 ...
2018-05-26 20:23 102 17762 推薦指數：
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