數據預處理與特征工程：啞變量(離散數據)
處理分類型特征：編碼與啞變量 在機器學習中，大多數算法，譬如邏輯回歸，支持向量機SVM，k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據，不能處理 文字，在sklearn當中，除了專用來處理文字的算法，其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣，也不能夠導 入文字型數據（其實手寫 ...
原文：特征工程之離散變量處理
使用sklearn訓練模型，只能輸入數值型變量。因此需要對數據集中的非數值型離散變量進行處理，非數值型離散變量分為兩類：有序型與無序型 一 有序型離散變量處理 什么叫有序型離散變量呢，比如說衣服尺碼，M L XL 學歷：小學 初中 高中 本科 這些都屬於有序型變量。 在上圖數據表格中，size及classlabel則為有序型變量，自定義有序型字典表，進行相關映射即可： 二 無序型離散變量處理 衣服 ...
2018-08-28 23:45 0 2279 推薦指數：
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