原文:ALINK(二十二):特征工程(一)特征離散化簡介(一)

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(二十二) :源碼分析之聚類評估

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 ...

Sat Sep 26 16:41:00 CST 2020 0 423
特征工程離散變量處理

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 ...

Wed Aug 29 07:45:00 CST 2018 0 2279
特征工程 - 特征篩選

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 ...

Sat Aug 03 00:51:00 CST 2019 0 696
特征工程1:特征的抽取

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 ...

Mon Jun 17 21:46:00 CST 2019 0 498
數據預處理與特征工程:啞變量(離散數據)

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 ...

Wed Jun 09 17:46:00 CST 2021 0 987
 
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