特征提取（機器學習數據預處理）
特征提取（機器學習數據預處理） 特征提取與特征選擇都是數據降維的技術，不過二者有着本質上的區別；特征選擇能夠保持數據的原始特征，最終得到的降維數據其實是原數據集的一個子集；而特征提取會通過數據轉換或數據映射得到一個新的特征空間，盡管新的特征空間是在原特征基礎上得來的，但是憑借人眼觀察可能看 ...
原文：機器學習 | 特征工程（一）- 數據預處理
本文將以iris數據集為例，梳理數據挖掘和機器學習過程中數據預處理的流程。在前期階段，已完成了數據采集 數據格式化 數據清洗和采樣等階段。通過特征提取，能得到未經處理的特征，但特征可能會有如下問題： 不屬於同一量綱 通常采用無量綱化進行處理 信息冗余 定性特征不能直接使用 通常使用啞編碼的方式將定性特征轉換為定量特征 存在缺失值 信息利用率低不同的機器學習算法和模型對數據中信息的利用是不同的，之 ...
2018-09-11 14:07 0 2020 推薦指數：
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