sklearn進行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
motivation:讓模型學習到更復雜的非線性特征。 method:原始特征 組合特征。 notes: 連續特征和離散特征都可以做交叉。 HOW TO 離散特征:笛卡爾積 比如屬性A有三個特征,屬性B有兩個特征,笛卡爾積后就有六個組合特征,然后用one hot 或其他embedding方式給新的特征編碼。 問題:這種暴力做交叉很可能導致特征稀疏的問題。 連續特征: 除了一般對於連續型特征的加減乘 ...
2020-10-12 14:16 0 1650 推薦指數:
sklearn進行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
在機器學習中,通過增加一些輸入數據的非線性特征來增加模型的復雜度通常是有效的。一個簡單通用的辦法是使用多項式特征,這可以獲得特征的更高維度和互相間關系的項。這在 PolynomialFeatures 中實現: 注意,當使用多項 ...
特征降維其實從大的方面來講有兩種思路可以走: 基於原有的特征進行降維 基於原有的特征進行篩選 第一種降維方法中,常見的有:PCA、LDA、SVD、稀疏自編碼、word2vec等 第二種篩選的方法主要是對原有 ...
一、特征組合 廣告點擊率預估、推薦系統等業務場景涉及到的特征通常都是高維、稀疏的,並且樣本量巨大,模型通常采用速度較快的LR,然而LR算法學習能力有限,因此要想得到好的預測結果,需要前期做大量的特征工程,工程師通常需要花費大量精力去篩選特征、做特征與處理,即便這樣,最終的效果提升可能非常有 ...
特征組合 x1年齡 x2北京 x3上海 x4深圳 x5男 x6女 用戶1 23 1 0 0 1 0 用戶2 31 ...
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轉自:https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 一.互聯網廣告特征工程 博文《互聯網廣告綜述之點擊率系統》論述了互聯網廣告的點擊率系統,可以看到,其中的logistic regression模型是比較簡單而且實用的,其訓練方法雖然有多種 ...
一、關於特征組合(Characteristic Portfolio) (一)特征組合與因子投資 近年來,人們更多地關注於如何配置因子或者發現一個新因子,但作為因子投資基礎的因子組合構建方法受到的關注卻要少很多。CP又名純因子組合,在較新的學術研究中一般也稱作factor mimicking ...