原文:對於特征離散化,特征交叉,連續特征離散化非常經典的解釋

轉自:https: www.jianshu.com p f bf c 一 互聯網廣告特征工程 博文 互聯網廣告綜述之點擊率系統 論述了互聯網廣告的點擊率系統,可以看到,其中的logistic regression模型是比較簡單而且實用的,其訓練方法雖然有多種,但目標是一致的,訓練結果對效果的影響是比較大,但是訓練方法本身,對效果的影響卻不是決定性的,因為訓練的是每個特征的權重,權重細微的差別不會引 ...

2019-03-20 18:46 0 573 推薦指數:

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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
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
為什么連續特征離散特征

聲明:本文是根據一篇英文博客翻譯加自己總結得到的,如果造成侵權,請聯系本人刪除。 最近在做特征工程,看到這篇文章很受啟發。原文鏈接: http://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics ...

Tue Jun 06 09:48:00 CST 2017 1 4547
Spark:特征處理之數據離散

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0,大於該閾值的轉換為1。 要求輸入列必須是double,int都會報錯。 如下:輸入的是0.1,0.8,0.2連續型變量,要以0.5為閾值來轉換成二元變量(0,1 ...

Sat Jan 05 01:25:00 CST 2019 0 668
Spark連續特征轉化成離散特征

當數據量很大的時候,分類任務通常使用【離散特征+LR】集成【連續特征+xgboost】,如果把連續特征加入到LR、決策樹中,容易造成overfit。 如果想用上連續特征,使用集成學習集成多種算法是一種方法,但是一是過程復雜了一些,另外訓練過程會非常耗時,在不損失很多特征信息的情況下 ...

Fri Jul 26 00:45:00 CST 2019 0 772
機器學習模型為什么要將特征離散

  在學習機器學習中,看過挺多案例,看到很多人在處理數據的時候,經常把連續特征離散。為此挺好奇,為什么要這么做,什么情況下才要做呢。 一、離散原因   數據離散是指將連續的數據進行分段,使其變為一段段離散的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。數據離散的原因主要有 ...

Tue Aug 07 08:54:00 CST 2018 0 901
 
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