特征提取（機器學習數據預處理）
特征提取（機器學習數據預處理） 特征提取與特征選擇都是數據降維的技術，不過二者有着本質上的區別；特征選擇能夠保持數據的原始特征，最終得到的降維數據其實是原數據集的一個子集；而特征提取會通過數據轉換或數據映射得到一個新的特征空間，盡管新的特征空間是在原特征基礎上得來的，但是憑借人眼觀察可能看 ...
原文：數據預處理：分類變量實體嵌入做特征提取
實體嵌入 embedding 目的將表格數據中的分類屬性 一個至多個 向量化。 .實體嵌入簡介： 實體嵌入是主要應用於深度學習中處理表格分類數據的一種技術，或者更確切地說NLP領域最為常用，word vec就是在做詞的實體嵌入。 神經網絡相比於當下的流行的xgboost LGBM等樹模型並不能很好地直接處理大量分類水平的分類特征。因為神經網絡要求輸入的分類數據進行one hot處理。當分類特征的水 ...
2020-04-05 00:06 0 1442 推薦指數：
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