Python數據挖掘—特征工程—特征選擇
如何選擇特征 根據是否發散及是否相關來選擇 方差選擇法 先計算各個特征的方差，根據閾值，選擇方差大於閾值的特征 方差過濾使用到的是VarianceThreshold類，該類有個參數threshold，該值為最小方差的閾值，然后使用fit_transform進行特征值過濾 相關系數法 ...
原文：數據挖掘——特征工程
特征工程 Feature Engineering 特征工程其本質上是一項工程活動，它的目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程的重要性： 特征越好，靈活性越強 特征越好，模型越簡單 特征越好，性能越出色 數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限。特征工程的最終目的就是提升模型的性能。 特征工程包括：數據處理 特征選擇 維度壓縮三大方面的內容。 數據處理 ...
2018-10-26 11:44 0 777 推薦指數：
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Python數據挖掘—特征工程—數據處理
概念： 特征工程：本質上是一項工程活動，他目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用 特征工程的重要性：特征越好，靈活性越強、模型越簡單、性能越出色。 特征工程包括：數據處理、特征選擇、維度壓縮 量綱不一: 就是單位，特征的單位不一致，不能放在一起比較 ...
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