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對數據集分箱的方式三種,等寬等頻最優,下面介紹對數據集進行最優分箱,分箱的其他介紹可以查看其他的博文,具體在這就不細說了: 大體步驟: 加載數據 遍歷所有的feature, 分別處理離散和連續特征 得到IV樹 遞歸遍歷IV樹,得到分割點構成的列表 去掉不符合條件的分割點,得到最優分割點列表 遍歷最優分割點列表,將最優分割點信息注入到InfoValue對象中 將每個特征構成的對象放到規則集中 是一個 ...
2018-07-25 16:54 0 12602 推薦指數:
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1.離散的優勢: (1)離散化后的特征對異常數據有很強的魯棒性:比如一個特征是年齡>30是 ...
最近搞了搞minist手寫數據集的神經網絡搭建,一個數據集里面很多個數據,不能一次喂入,所以需要分成一小塊一小塊喂入搭建好的網絡。 pytorch中有很方便的dataloader函數來方便我們進行批處理,做了簡單的例子,過程很簡單,就像把大象裝進冰箱里一共需要幾步? 第一步 ...
在做crnn實驗的時候數據的格式是一張圖片對應一個標簽,比如說 圖片名稱 1.jpg 內容是 你好呀 那么你的標簽就應該是 1.txt 在網上找了一個數據集 https://github.com/YCG09/chinese_ocr 數據集下載地址 數據集:https ...
%macro rnm(data=,out=); proc contents data=&data out=t1(keep=varnum name) ...
在准備數據集時,darknet並不要求我們預先對圖片resize到固定的size. darknet自動幫我們做了圖像的resize. darknet訓練前處理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...
一般在建立分類模型時,需要對連續變量離散化,特征離散化后,模型會更穩定,降低了模型過擬合的風險。比如在建立申請評分卡模型時用logsitic作為基模型就需要對連續變量進行離散化,離散化通常采用分箱法。 分箱的重要性及其優勢 離散特征的增加和減少都很容易,易於模型的快速迭代; 稀疏向量 ...
使用DELPHI原生類實現數據集和JSON相互轉換 JSON二要素:數組和對象。對象可以包含數組,數組可以包含對象。無層數限制。OLEVARIANT也類似,OLEVARIANT的一個元素又可以是OLEVARIANT,且無層數限制。XML亦類似。這也是它們能序列一切對象的奧秒所在 ...