為什么連續值特征比離散值特征好
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 ...
原文：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。 如果想用上連續型特征，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，可以考慮將連續特征轉換成離散特征加入到LR模型中。 轉換特征分成兩種情況： 第一種情況： 特征還未轉化成訓練數據 ...
2019-07-25 16:45 0 772 推薦指數：
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