一.概述 1. 數據預處理 數據預處理是從數據中檢測，修改或刪除不准確或不適用於模型的記錄的過程 可能面對的問題有：數據類型不同，比如有的是文字，有的是數字，有的含時間序列，有的連續，有的間斷。 也可能，數據的質量不行，有噪聲，有異常，有缺失，數據出錯，量綱不一，有重復，數據是偏態，數據量太大 ...

離散特征編碼分兩種，特征具有大小意義，特征不具有大小意義。 1、特征不具備大小意義的直接獨熱編碼 2、特征有大小意義的采用映射編碼 [python] view plain copy import ...

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 ...

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 ...

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 ...

的無序分類變量，我們在進行數據預處理的時候應該如何進行。 一種很容易想到的方法就是把每個值映射為一個數 ...

md 零基礎入門金融風控-貸款違約預測 Task03 特征工程 Task03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 0.0 導包 0.1 公共變量 0.2 數據讀取pandas ...

　　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 ...