目錄 1 特征工程是什么?2 數據預處理 2.1 無量綱化 2.1.1 標准化 2.1.2 區間縮放法 2.1.3 標准化與歸一化的區別 2.2 對定量特征二值化 2.3 對定性特征啞編碼 2.4 缺失值計算 2.5 數據變換3 特征選擇 3.1 Filter ...
這篇文章主要從以下三個問題出發來理解特征工程: 特征工程是什么 為什么要做特征工程 應該如何做特征工程 對於第一個問題,我會通過特征工程的目的來解釋什么是特征工程。對於第二個問題,主要從特征工程的重要性來闡述。對於第三個問題,我會從特征工程的子問題以及簡單的處理方法來進一步說明。下面來看看詳細內容 特征工程是什么 首先來解釋下什么是特征工程 當你想要你的預測模型性能達到最佳時,你要做的不僅是要選取 ...
2020-05-21 20:49 0 647 推薦指數:
目錄 1 特征工程是什么?2 數據預處理 2.1 無量綱化 2.1.1 標准化 2.1.2 區間縮放法 2.1.3 標准化與歸一化的區別 2.2 對定量特征二值化 2.3 對定性特征啞編碼 2.4 缺失值計算 2.5 數據變換3 特征選擇 3.1 Filter ...
特征選擇 (feature_selection) Filter 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 單變量特征選擇 (Univariate feature selection) Wrapper 遞歸特征消除 ...
上周參加了學校的數據挖掘競賽,總的來說,在還需要人工干預的機器學習相關的任務中,主要解決兩個問題:(1)如何將原始的數據處理成合格的數據輸入(2)如何獲得輸入數據中的規律。第一個問題的解決方案是:特征工程。第二個問題的解決辦法是:機器學習。 相對機器學習的算法 ...
特征篩選的方法主要包括:Filter(過濾法)、Wrapper(封裝法)、Embedded(嵌入法) filter: 過濾法 特征選擇方法一:去掉取值變化小的特征(Removing features with low variance) 方法雖然簡單但是不太好 ...
特征工程 · 定義:特征工程是指將原始數據轉換為特征向量。(比如一片文檔包含文本等類型,將這些文本類型的數據轉換為數字類型的數據,這個過程是為了計算機更好的理解數據) · 目的:特征工程的處理直接影響模型的預測結果,目的也正是為了提高模型的預測效果 ...
1 特征工程是什么? 有這么一句話在業界廣泛流傳:數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已。那特征工程到底是什么呢?顧名思義,其本質是一項工程活動,目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。通過總結和歸納,人們認為特征工程包括以下方面: 特征 ...
本文介紹文本處理時比較常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是詞頻(Term Frequency)是文本信息量統計方法之一,簡單來說就是統計此文本中每個詞的出現頻率 傳入參數wordDict是包含字詞及其出現頻次的字典,bow是包含所有字詞 ...
在特征工程之特征選擇中,我們講到了特征選擇的一些要點。本篇我們繼續討論特征工程,不過會重點關注於特征表達部分,即如果對某一個特征的具體表現形式做處理。主要包括缺失值處理,特殊的特征處理比如時間和地理位置處理,離散特征的連續化和離散化處理,連續特征的離散化處理幾個方面。 1. ...