七種常用的特征工程
像一個優秀的工程師一樣使用機器學習，而不要像一個機器學習專家一樣使用機器學習方法。 ---google 當在做數據挖掘和數據分析時，數據是所有問題的基礎，並且會影響整個工程的流程。相比一些復雜的算法，如何靈活的處理好數據經常會取到意想不到的效益。而處理數據不可或缺的需要使用到特征工程 ...
原文：特征工程常用方法總結
類別型特征 Onehot encoding 長度為K的數組上的一個K編碼。 基本方法：與大多數線性算法一起使用 刪除第一列可避免共線性 稀疏格式對內存友好 大多數當前實現都不能優雅地處理缺失的 看不見的變量 例子： Hash encoding OneHot encoding 是否具有固定長度的數組 避免極其稀疏的數據 可能會引入碰撞 可以重復使用不同的散列函數和包結果，以獲得精確的小凹凸 碰撞通常 ...
2018-10-22 17:52 0 2644 推薦指數：
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