特征工程系列：特征預處理（下） 本文為數據茶水間群友原創，經授權在本公眾號發表。 關於作者：JunLiang，一個熱愛挖掘的數據從業者，勤學好問、動手達人，期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據預處理包含數據探索、數據清洗和特征預處理三部分，《特征工程系列：特征 ...

本文為數據茶水間群友原創，經授權在本公眾號發表。 關於作者：JunLiang，一個熱愛挖掘的數據從業者，勤學好問、動手達人，期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 我們在《特征工程系列：特征篩選的原理與實現（上）》中介紹了特征選擇的分類，並詳細介紹了過濾式特征篩選的原理 ...

特征選擇 (feature_selection) Filter 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 單變量特征選擇 (Univariate feature selection) Wrapper 遞歸特征消除 ...

上周參加了學校的數據挖掘競賽，總的來說，在還需要人工干預的機器學習相關的任務中，主要解決兩個問題：（1）如何將原始的數據處理成合格的數據輸入（2）如何獲得輸入數據中的規律。第一個問題的解決方案是：特征工程。第二個問題的解決辦法是：機器學習。 相對機器學習的算法 ...

特征篩選的方法主要包括：Filter（過濾法）、Wrapper（封裝法）、Embedded（嵌入法） filter: 過濾法 特征選擇方法一：去掉取值變化小的特征（Removing features with low variance） 方法雖然簡單但是不太好 ...

特征工程 · 定義：特征工程是指將原始數據轉換為特征向量。(比如一片文檔包含文本等類型，將這些文本類型的數據轉換為數字類型的數據，這個過程是為了計算機更好的理解數據) · 目的：特征工程的處理直接影響模型的預測結果，目的也正是為了提高模型的預測效果 ...

本文介紹文本處理時比較常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是詞頻(Term Frequency)是文本信息量統計方法之一，簡單來說就是統計此文本中每個詞的出現頻率 傳入參數wordDict是包含字詞及其出現頻次的字典，bow是包含所有字詞 ...

在特征工程之特征選擇中，我們講到了特征選擇的一些要點。本篇我們繼續討論特征工程，不過會重點關注於特征表達部分，即如果對某一個特征的具體表現形式做處理。主要包括缺失值處理，特殊的特征處理比如時間和地理位置處理，離散特征的連續化和離散化處理，連續特征的離散化處理幾個方面。 1. ...