機器學習sklearn（二十）： 特征工程（十一）特征編碼（五）類別特征編碼（三）獨熱編碼 OneHotEncoder
另外一種將標稱型特征轉換為能夠被scikit-learn中模型使用的編碼是one-of-K， 又稱為 獨熱碼或dummy encoding。 這種編碼類型已經在類OneHotEncoder中實現。該類把每一個具有n_categories個可能取值的categorical特征變換為長度 ...
原文：機器學習之類別性特征
類別型特征原始輸入通常是字符串形式，除了決策樹等少數模型能直接處理字符串形式的輸入，對於邏輯回歸 支持向量機等模型來說，類別型特征必須經過處理轉換成數值型。Sklearn中提供了幾個轉換器來處理文本屬性，下面將總結LabelEncode 序號編碼 OneHotEncoder 獨熱編碼 和LabelBinarizer 二進制編碼 轉換器用法 . 類圖結構 .LabelEncode用法 官方文檔：h ...
2019-03-28 18:07 0 694 推薦指數：
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機器學習入門-顯示特征重要性的排序
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機器學習之特征工程
一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...
機器學習——特征工程
機器學習是從數據中自動分析獲取規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測。 數據集的構成：特征值+目標值（根據目的收集特征數據，根據特征去判斷、預測）。（注意：機器學習不需要去除重復樣本數據） 常用的數據集網址： Kaggle網址：https://www.kaggle.com ...
關於機器學習之特征縮放
Andrew在他的機器學習課程里強調，在進行學習之前要進行特征縮放，目的是保證這些特征都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行 ...
機器學習之特征學習與稀疏學習
2 過濾式選擇 過濾式選擇和后續學習器無關，首先用特征選擇過程對初始特征進行過濾，然后用過濾后的特征來訓練模型。 Relief：用一個“相關統計量”的向量來度量特征的重要性，每個分量對應一個特征。 對特征子集的重要性評估為相關統計分量之和。 2.1 “相關統計量”的確定 ...