python機器學習-sklearn實戰(博主親自錄制視頻,包含諸多特征篩選方法和代碼) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission& ...
支持連續變量和類別變量,類別變量就是某個屬性有三個值,a,b,c,需要用Feature Transformers中的vectorindexer處理 上來是一堆參數 setMaxDepth:最大樹深度 setMaxBins:最大裝箱數,為了近似統計變量,比如變量有 個值,我只分成 段去做統計 setMinInstancesPerNode:每個節點最少實例 setMinInfoGain:最小信息增益 ...
2018-10-30 15:27 0 683 推薦指數:
python機器學習-sklearn實戰(博主親自錄制視頻,包含諸多特征篩選方法和代碼) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission& ...
一、為什么要用獨熱編碼? 在很多機器學習任務中,特征並不總是連續值,而有可能是分類值。 離散特征的編碼分為兩種情況: 1、離散特征的取值之間沒有大小的意義,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot編碼 2、離散特征的取值有大小的意義,比如size:[X,XL,XXL ...
特征選取是機器學習領域非常重要的一個方向。 主要有兩個功能: (1)減少特征數量、降維,使模型泛化能力更強,減少過擬合 (2)增強度特征和特征值之間的理解 幾種常用的特征選取方法 一、去掉取值變化小的特征 考察某個特征下,樣本的方差值,可以人為給定一個閾值,拋開那些小於這個閾值 ...
1. 決策樹中的特征選擇 分類決策樹是一種描述對實例進行分類的樹型結構,決策樹學習本質上就是從訓練數據集中歸納出一組分類規則,而二叉決策樹類似於if-else規則。決策樹的構建也是非常的簡單,首先依據某種特征選擇手段對每一特征對分類的貢獻性大小排序,然后從根節點開始依次取出剩下特征中對分 ...
一、VectorAssembler 二、VectorIndexer 主要作用:提高決策樹或隨機森林等ML方法的分類效果。 VectorIndexer是對數據集特征向量中的類別(離散值)特征(index categorical features ...
Factor是R中的一種數據類型,個人理解就是高級編程語言(C/C++,Python,PHP等)中的枚舉。 選取Factor數組中的子集不像character,numeric那樣直觀,在這里記錄選取方法,可能不是最簡潔的,如果有,還請高手指點。 主要思路:將factor轉成character ...
一、ML組件 ML的標准API使用管道(pipeline)這樣的方式,可以將多個算法或者數據處理過程整合到一個管道或者一個流程里運行,其中包含下面幾個部分: 1. dataFrame:用於ML的dataset,保存數據 2. transformer:將一個dataFrame按照某種計算轉換成 ...