原文:Spark:特征處理之數據離散化

二元轉換Binarizer Binarizer是將連續型變量根據某個閾值,轉換成二元的分類變量。 小於該閾值的轉換為 ,大於該閾值的轉換為 。 要求輸入列必須是double,int都會報錯。 如下:輸入的是 . , . , . 連續型變量,要以 . 為閾值來轉換成二元變量 , 。 打印結果: 多了一個新的列,它就是轉換后產生的新的特征。 什么時候會用到二元轉換 比如使用朴素貝葉斯做分類預測的時候 ...

2019-01-04 17:25 0 668 推薦指數:

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數據處理離散

按照我們對於變量的分類:分為數值變量和分類變量,數值變量可以分為連續型和離散型,分類變量又有有序的和無序的。下面我將介紹一些對於這些變量進行離散處理。 無序分類變量的離散方法: 比如在泰坦尼克號當中,有一個變量叫做乘客登陸的港口,取值為(C, Q, S)代表三個地方。這是一個典型 ...

Fri Mar 16 05:19:00 CST 2018 1 16167
MDLP 特征離散

論文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...

Fri Dec 18 02:13:00 CST 2015 0 1736
數據處理特征工程:啞變量(離散數據)

處理分類型特征:編碼與啞變量 在機器學習中,大多數算法,譬如邏輯回歸,支持向量機SVM,k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據,不能處理 文字,在sklearn當中,除了專用來處理文字的算法,其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣,也不能夠導 入文字型數據(其實手寫 ...

Wed Jun 09 17:46:00 CST 2021 0 987
Spark2.0 特征提取、轉換、選擇之一:數據規范,String-Index、離散-連續特征相互轉換

數據規范(標准) 在數據處理時,這兩個術語可以互換使用。(不考慮標准在統計學中有特定的含義)。 下面所有的規范操作都是針對一個特征向量(dataFrame中的一個colum)來操作的。 首先舉一個例子: Normalizer 規范 將某個特征向量(由所有樣本某一個 ...

Wed Jan 31 23:00:00 CST 2018 0 1295
數據處理離散特征編碼方法

目錄 數據處理離散特征編碼方法 無監督方法: 1.序號編碼OrdinalEncoder 2.獨熱編碼OneHotEncoder 3.二進制編碼BinaryEncoder 4.計數編碼 ...

Sun Jan 23 21:18:00 CST 2022 0 1325
常用特征離散方法

1規定划分區間的參數,取定長的間隔將特征放入不同的箱子中,這種方法對異常點比較敏感。(等寬) 2 根據頻率划分箱子,會出現特征相同卻不在一個箱子中的情況,需要在划分完成后進行微調。(等頻)先對特征值進行sort,然后評估分割點,划分或者合並 3 1R方法:將前面的m個實例放入箱子中如果后面實例 ...

Fri Jun 28 05:52:00 CST 2019 0 687
 
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