2. 特征工程之特征選擇
1. 特征工程之特征預處理 2. 特征工程之特征選擇 1. 前言 當數據預處理完成后，我們需要選擇有意義的特征輸入機器學習的算法和模型進行訓練。 2. 特征選擇的方法 通常來說，從兩個方面考慮來選擇特征： 特征是否發散：如果一個特征不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特征 ...
原文：特征工程之特征的處理及選擇
基礎概念 特征工程是通過對原始數據的處理和加工，將原始數據屬性通過處理轉換為數據特征的過程，屬性是數據本身具有的維度，特征是數據中所呈現出來的某一種重要的特性，通常是通過屬性的計算，組合或轉換得到的。比如主成分分析就是將大量的數據屬性轉換為少數幾個特征的過程。某種程度而言，好的數據以及特征往往是一個性能優秀模型的基礎。 既然叫特征工程，自然涵蓋了很多內容，而其中涉及到的比較重要的部分是特征的處理及 ...
2019-12-18 22:10 0 245 推薦指數：
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