Alink漫談(二十二) :源碼分析之聚類評估 目錄 Alink漫談(二十二) :源碼分析之聚類評估 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 什么是聚類 1.2 聚類分析的方法 1.3 聚類評估 ...
來源:https: blog.csdn.net weixin article details 特征離散化方法和實現 特征離散化指的是將連續特征划分離散的過程:將原始定量特征的一個區間一一映射到單一的值。 在下文中,我們也將離散化過程表述為 分箱 Binning 的過程。 特征離散化常應用於邏輯回歸和金融領域的評分卡中,同時在規則提取 特征分類中同樣有應用價值。 特征離散化后將帶來如下優勢: 數據被 ...
2021-06-17 22:49 0 286 推薦指數:
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Alink漫談(九) :特征工程之特征哈希/標准化縮放 目錄 Alink漫談(九) :特征工程之特征哈希/標准化縮放 0x00 摘要 0x01 相關概念 1.1 特征工程 1.2 特征縮放(Scaling ...
使用sklearn訓練模型,只能輸入數值型變量。因此需要對數據集中的非數值型離散變量進行處理,非數值型離散變量分為兩類:有序型與無序型 一、有序型離散變量處理 什么叫有序型離散變量呢,比如說衣服尺碼,M、L、XL;學歷:小學、初中、高中、本科;這些都屬於有序型變量。 在上圖數據表格中 ...
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 ...
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 ...
處理分類型特征:編碼與啞變量 在機器學習中,大多數算法,譬如邏輯回歸,支持向量機SVM,k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據,不能處理 文字,在sklearn當中,除了專用來處理文字的算法,其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣,也不能夠導 入文字型數據(其實手寫 ...