原文:常用特征離散化方法

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 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 R方法:將前面的m個實例放入箱子中如果后面實例放入箱子時,比對當前實例的標簽是否與箱子中大部分實例標簽相同,如果相同就放入,如果不相同就形成下一個m大小的新箱子,將 ...

2019-06-27 21:52 0 687 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
常用技巧——離散

離散,就是把無限空間中有限的個體映射到有限的空間中去,以提高算法的時空效率。” 很多算法的復雜度與數據中的最大值有關,比如樹狀數組和純用數組實現的一對一標記。時常會遇到這種情況:數據的范圍非常大或者其中含有負數,但數據本身的個數並不是很多(遠小於數據范圍)。在這種情況下,如果每個 ...

Sun Aug 05 04:43:00 CST 2018 2 4192
對於特征離散特征交叉,連續特征離散非常經典的解釋

轉自:https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 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 ...

Thu Mar 21 02:46:00 CST 2019 0 573
Spark:特征處理之數據離散

)。 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 ...

Sat Jan 05 01:25:00 CST 2019 0 668
【轉】數據離散方法

屬性離散的目的是為了簡化數據結構,數據離散技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。離散方法經常作為 ...

Fri Apr 25 18:04:00 CST 2014 0 6474
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,經常把連續性特征離散。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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