機器學習模型為什么要將特征離散化
我在刷Kaggle時發現一個問題。很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。對此我感到很好奇，所以上網搜了一些總結，主要內容來自知乎連續特征的離散化：在什么情況下將連續的特征離散化之后可以獲得更好的效果？ 這個是嚴林的回答 在工業界，很少直接將連續值作為邏輯回歸模型的特征輸入，而是將連續 ...
原文：機器學習模型為什么要將特征離散化
在學習機器學習中，看過挺多案例，看到很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。為此挺好奇，為什么要這么做，什么情況下才要做呢。 一 離散化原因 數據離散化是指將連續的數據進行分段，使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離 等頻率或優化的方法。數據離散化的原因主要有以下幾點： 算法需要 比如決策樹 朴素貝葉斯等算法，都是基於離散型的數據展開的。如果要使用該類算法，必須將離散型的數據 ...
2018-08-07 00:54 0 901 推薦指數：
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