數據清洗和特征選擇 數據清洗 清洗過程 數據預處理： 選擇數據處理工具：數據庫、Python相應的包； 查看數據的元數據及數據特征； 清理異常樣本數據： 處理格式或者內容錯誤的數據； 處理邏輯錯誤數據：數據去重，去除/替換 ...

背景 隨着美團交易規模的逐步增大，積累下來的業務數據和交易數據越來越多，這些數據是美團做為一個團購平台最寶貴的財富。通過對這些數據的分析和挖掘，不僅能給美團業務發展方向提供決策支持，也為業務的迭代指明了方向。目前在美團的團購系統中大量地應用到了機器學習和數據挖掘技術，例如個性化推薦 ...

歡迎大家前往騰訊雲社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者：汪毅雄 導語：本文詳細的解釋了機器學習中，經常會用到數據清洗與特征提取的方法PCA，從理論、數據、代碼三個層次予以分析。 機器學習，這個名詞大家都耳熟能詳。雖然這個概念很早就被人提出來 ...

歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由brzhang發表 數據清洗 首先，為何需要對數據進行清洗 數據清洗的工作絕壁是非常枯燥的，做數據研究的的人絕對無法避開這個環節，其根本原因是因為我們從各種渠道拿到的數據可能會出現： 1、不合理的數據 ...

　　2.2 對定量特征二值化　　2.3 對定性特征啞編碼　　2.4 缺失值計算　　2.5 數據變換3 特征選擇 ...

特征選擇方法初識： 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下，用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取盡可能小 ...

特征選擇是一個重要的數據預處理過程，在現實機器學習任務中，獲得數據之后通常先進行特征選擇，此后在訓練學習器，如下圖所示： 進行特征選擇有兩個很重要的原因： 避免維數災難：能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少 ...

1.特征選擇 特征選擇是降維的一種方法，即選擇對預測結果相關度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估計函數的准確率或者提高多維度數據集上的性能。 2.刪除低方差特征 1）思路：設置一個閥值，對每個特征求方差，如果所求方差低於這個閥值，則刪除此特征 ...