特征工程 - 特征筛选

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K-近邻算法之特征工程-特征预处理
K-近邻算法之特征工程-特征预处理 1 什么是特征预处理 1.1 特征预处理定义 scikit-learn的解释 provides several common utility functions a ...
机器学习之特征工程--特征预处理（上）
机器学习特征工程--特征预处理(上) 最近又重新看了下常用的特征预处理方法,主要来源是sklearn官方文档,一些关键信息记录下,留存用,有些乱和杂,抽时间再整理. 此为上篇,主要包括:线性转化,非线 ...
数据挖掘：特征工程——特征处理与特征生成
数据挖掘:特征工程--特征处理与特征构建这里贴一张网上特征工程的流程,供大家学习. 一.什么是特征工程特征工程:其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用..就是 ...
特征工程--特征离散化的意义
连续特征的离散化:在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果? Q:CTR预估,发现CTR预估一般都是用LR,而且特征都是离散的.为什么一定要用离散特征呢?这样做的好处在哪里? A: 在工业 ...
特征工程——特征衍生
难点技术复杂.资料混乱.没有现成第三方库特征衍生方法单变量特征衍生--一个变量放进去衍生多个特征双变量特征衍生--二组合生多关键特征衍生--文本/时序多变量特征衍生--三个及以上特征进行组 ...
特征工程——特征构造
特征工程概述一.特征工程概述特征工程 = 数据准备(for 数据挖掘) 数据清洗.转换 1.1 特征工程主要内容 1.2 特征工程重要性好数据>多数据>好算法数据和特征决定了模型预测 ...
特征工程特征预处理归一化与标准化、鸢尾花种类预测代码实现
一.特征预处理特征工程目的:把数据转换成机器更容易识别的数据 scikit-learn:提供几个常见的实用程序函数和转换器类,以将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示形式.即通过一些转换函数将特 ...
特征工程+特征组合+特征交叉+特征变换+生成特征
特征组合+特征交叉(交叉特征,组合特征,特征组合)+特征变换+生成特征+特征提取+ 特征缩放+特征选择+特征分箱+时间特征+特征关联+文本特征+特征采样特征关联---->corr() 特征分箱 ...
特征工程——特征转换
一.连续型变量 1.1 连续变量无量纲化 1.2 连续变量数据变换 1.3 连续变量离散化二.类别变量编码三.时间型.日期型变量转换四. 缺失值处理五. 特征组合一.连续型变量 1.1 连续 ...

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