對分類型變量，進行編碼處理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()
背景： 在拿到的數據里，經常有分類型變量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性別：男、女 顏色：紅、黃、藍、綠 However,sklearn大佬不能直接分析這類變量呀。在回歸，分類，聚類等機器學習算法中，特征之間距離的計算或相似度的計算 ...
原文：對分類特征做編碼
作用：將分類型數據轉換成連續的數值型變量。即是對不連續的數字或者文本進行編號。 import pandas as pd 先創建一個數據框 包含缺失值 df pd.DataFrame auth : spring , summer , fall , spring , sply : a , c , a , b , name : zhangsan , lisi , xiaohua , xiaomei df ...
2018-12-25 14:24 0 771 推薦指數：
相關推薦
特征分類
特征分類 對特征進行分類，對於不同的特征應該有不同的處理方法。 根據不同的分類方法，可以將特征分為 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——較低級別的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工處理和干預。 例如文本特征中的詞向量特征 ...
平均數編碼：針對某個分類特征類別基數特別大的編碼方式
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26308272 插入一條信息：特征編碼一定要考慮是否需要距離度量，編碼方式對距離度量的適應：例如：我們用one-hot編碼顏色，向量正交，各個顏色之間的距離等同，如果此處用序數編碼顯然不太合適，但是我們用one-hot編碼星期 ...
數據預處理：分類變量實體嵌入做特征提取
等樹模型並不能很好地直接處理大量分類水平的分類特征。因為神經網絡要求輸入的分類數據進行one-hot處理 ...
使用微調后的Bert模型做編碼器進行文本特征向量抽取及特征降維
通常，我們使用bert做文本分類，泛化性好、表現優秀。在進行文本相似性計算任務時，往往是對語料訓練詞向量，再聚合文本向量embedding數據，計算相似度；但是，word2vec是靜態詞向量，表征能力有限，此時，可以用已進行特定環境下訓練的bert模型，抽取出cls向量作為整個句子 ...
數據預處理-處理分類型特征：編碼（LabelEncoder、OrdinalEncoder-字符型變量數值化
來源：https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分別處理標簽和特征 ...
laravel-admin利用ModelTree實現對分類信息的管理
根據laravel的基本操作步驟依次完成如下操作：主要是參考laravel-admin內置的Menu菜單管理的功能，利用ModelTree實現業務中的Tree數據管理。 1. 創建模型 php ar ...
數據特征的編碼方式
數據的探索型分析 數據的特征探索 數據探索性分析需要從兩種方面來看： 字段vs標簽 字段vs字段 數據分布分析 有可能因為訓練集和驗證集分布不一樣，比如出現本地和線上得分變換趨勢相反的情況。 可以構造一個分類器區分訓練集和驗證集，如果無法分辨樣本（AUC接近0.5)說明數據分布 ...