原文:數據特征的編碼方式

數據的探索型分析 數據的特征探索 數據探索性分析需要從兩種方面來看: 字段vs標簽 字段vs字段 數據分布分析 有可能因為訓練集和驗證集分布不一樣,比如出現本地和線上得分變換趨勢相反的情況。 可以構造一個分類器區分訓練集和驗證集,如果無法分辨樣本 AUC接近 . 說明數據分布一致,否則,說明訓練集和測試集分布不太一致。 特征工程基礎 特征類型及處理方法 類別特征 在任何時候都要進行處理 高基數 類 ...

2021-10-29 14:50 0 115 推薦指數:

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特征工程(5)-數據預處理啞編碼

https://www.deeplearn.me/1393.html 啞編碼概念 先來講解下啞編碼的概念吧,當你的變量不是定量特征的時候是無法拿去進行訓練模型的,啞編碼主要是針對定性的特征進行處理然后得到可以用來訓練的特征 關於定性和定量還是在這里也說明下,舉個例子就可以看懂了 定性 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
平均數編碼:針對某個分類特征類別基數特別大的編碼方式

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26308272   插入一條信息:特征編碼一定要考慮是否需要距離度量,編碼方式對距離度量的適應:例如:我們用one-hot編碼顏色,向量正交,各個顏色之間的距離等同,如果此處用序數編碼顯然不太合適,但是我們用one-hot編碼星期 ...

Thu Sep 13 19:29:00 CST 2018 0 1316
利用自編碼(Autoencoder)來提取輸入數據特征

編碼(Autoencoder)介紹 Autoencoder是一種無監督的學習算法,將輸入信息進行壓縮,提取出數據中最具代表性的信息。其目的是在保證重要特征不丟失的情況下,降低輸入信息的維度,減小神經網絡的處理負擔。簡單來說就是提取輸入信息的特征。類似於主成分分析(Principal ...

Tue Jan 07 02:17:00 CST 2020 0 4249
數據預處理:標稱型特征編碼和缺失值處理

注:本文是人工智能研究網的學習筆記 標稱型特征編碼(Encoding categorical feature) 有些情況下,某些特征的取值不是連續的數值,而是離散的標稱變量(categorical)。 比如一個人的特征描述可能是下面的或幾種: 這樣的特征可以被有效的編碼為整型特征 ...

Tue Oct 31 00:29:00 CST 2017 0 1927
數據預處理:離散特征編碼方法

目錄 數據預處理:離散特征編碼方法 無監督方法: 1.序號編碼OrdinalEncoder 2.獨熱編碼OneHotEncoder 3.二進制編碼BinaryEncoder 4.計數編碼 ...

Sun Jan 23 21:18:00 CST 2022 0 1325
類別特征編碼處理

其中count encoder,one-hot encoder,label encoder主要針對低基數無序特征,比如性別。可以采用target encoder或者mean encoder的方法來針對高基數無序特征,比如地區,郵編等 一、Label Encoding ...

Tue Feb 02 17:55:00 CST 2021 0 397
離散型特征編碼方式:one-hot與啞變量*

  在機器學習問題中,我們通過訓練數據集學習得到的其實就是一組模型的參數,然后通過學習得到的參數確定模型的表示,最后用這個模型再去進行我們后續的預測分類等工作。在模型訓練過程中,我們會對訓練數據集進行抽象、抽取大量特征,這些特征中有離散型特征也有連續型特征。若此時你使用的模型是簡單模型(如LR ...

Tue Nov 07 01:13:00 CST 2017 0 21686
非數值數據編碼方式

非數值數據的類型:邏輯值,西文字符,中文字符。 邏輯值 1.邏輯數據和數值數據一般都是一串0/1序列,在形式上無差異,需要通過指令的操作碼類型來識別它們; 2.邏輯運算指令處理的是邏輯數據,算術運算指令處理的是算數數據。 西文字符 1.西文字符由拉丁字、數字、標點符號及一些特殊符號組成 ...

Sun Sep 20 10:04:00 CST 2020 0 465
 
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