零基礎入門金融風控-貸款違約預測 Task02 探索性數據分析 Task02目的: 熟悉整體數據集的基本情況,異常值,缺失值等, 判斷數據集是否可以進行接下來的機器學習或者深度學習建模. 了解變量間的項目關系/變量與預測值之間的存在關系 為特征工程作准備 准備數據 ...
md 零基礎入門金融風控 貸款違約預測 Task 特征工程 Task 目的: 學習特征預處理 缺失值處理 異常值處理 數據分桶等特征處理方法 學習特征交互 特征編碼 特征選擇的相應方法 . 導包 . 公共變量 . 數據讀取pandas . . 特征預處理 . . . 解析出數字屬性列和類別屬性列 . . . 缺失值填充 . . . 對象類型特征轉換到數值 特指 employmentLength 就 ...
2020-09-21 23:50 0 440 推薦指數:
零基礎入門金融風控-貸款違約預測 Task02 探索性數據分析 Task02目的: 熟悉整體數據集的基本情況,異常值,缺失值等, 判斷數據集是否可以進行接下來的機器學習或者深度學習建模. 了解變量間的項目關系/變量與預測值之間的存在關系 為特征工程作准備 准備數據 ...
特征工程 項目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 3.1 學習目標 學習特征預處理、缺失值、異常值處理、數據分桶等特征處理方法 ...
1. 特征工程之特征預處理 2. 特征工程之特征選擇 1. 前言 “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 ...
在前面我們分別討論了特征工程中的特征選擇與特征表達,本文我們來討論特征預處理的相關問題。主要包括特征的歸一化和標准化,異常特征樣本清洗與樣本數據不平衡問題的處理。 1. 特征的標准化和歸一化 由於標准化和歸一化這兩個詞經常混用,所以本文不再區別標准化和歸一化,而通過具體 ...
*特征工程是一個復雜活,本人認為它一般包括以下幾個過程:特征初篩、特征衍生(加工)、特征選擇; 特征篩選是一個精細活,需要考慮很多因素,比如:預測能力、相關性、穩定性、合規性、業務可解釋性等等。 案例實踐代碼:https://github.com/iihcy/Credit_ACard 從廣義 ...
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 ...
來源:https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 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 ...
目錄 1 Filter 1.1 移除低方差特征(Removing features with low variance) 1.2 單變量特征選擇 (Univariate feature selection) 1.2.1 卡方檢驗 (Chi2) 1.2.2 ...