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 ...
原文：機器學習-特征工程-Missing value和Category encoding
好了，大家現在進入到機器學習中的一塊核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。實際在機器學習的應用中，真正用於算法的結構分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用於特征工程的時間基本都占 以上，因為是實際的工作中，絕大部分的數據都是非標數據。因而這一塊的內容是非常重要和必要的，如果想要提高機器學習應用開發的效率，feature engineering就像一把鑰匙， ...
2020-01-17 18:51 0 1186 推薦指數：
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【學習筆記】機器學習之特征工程
，通過專業的技巧進行數據處理，是的特征能在機器學習算法中發揮更好的作用。優質的特征往往描述了數據的固有結構 ...
機器學習（一）特征工程基本流程
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關於缺失值（missing value）的處理 在sklearn的preprocessing包中包含了對數據集中缺失值的處理，主要是應用Imputer類進行處理。 首先需要說明的是，numpy的數組中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）來代替缺失值，對於數組中是否存在 ...
機器學習-特征工程-Feature generation 和 Feature selection
概述：上節咱們說了特征工程是機器學習的一個核心內容。然后咱們已經學習了特征工程中的基礎內容，分別是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光會前面的一些內容，還不足以應付實際的工作中的很多情況，例如如果咱們的原始數據 ...