特徵工程之Histogram編碼
例如有如下的特徵,我們要對性別進行編碼,可能常用的方法就是男性對應0,女性對應1。
性別 | 分類標籤 |
男 | 0 |
男 | 1 |
男 | 1 |
男 | 0 |
男 | 2 |
女 | 2 |
女 | 2 |
Histogram編碼是將屬性值分類,然後對不同的分類進行編碼,編碼方式如下:
1、分類標籤的類別數目有多少,Histogram的編碼向量長度就有多長,比如這裡分類標籤的長度是3,則性別的初始向量就是[0,0,0]
2、統計屬性中每個取值對應的數量,並分類統計,比如性別男,共有5個,0有2個,1有2個,2有1個,對性別女同樣如此
3、使用屬性中每個取值在總數中的佔比統計得到向量,性別男的編碼為[2/5,2/5,1/5],性別女的編碼為[0,0,1]
使用Histogram編碼的一個好處是可以明顯看出屬性的取值對分類的貢獻程度,預測可能更準確一些。
相關推薦
特徵工程之Histogram編碼
例如有如下的特徵,我們要對性別進行編碼,可能常用的方法就是男性對應0,女性對應1。 性別 分類標籤 男 0 男 1 男 1
【sklearn例項】4--特徵工程之離散值編碼
離散特徵 離散特徵變數型別可以分為有序類和無序類。 無序類,價值相等且可區分,沒有等級、順序、排序、好壞等邏輯關係,各變數相互獨立:性別(男/女)、顏色(赤橙黃綠青藍紫)、登機口(A/B/C); 有序類:各變數有級別大小等邏輯關係:尺碼(L/XL/XXL)、學歷(高/中/低) 為何要
【Machine Learning】特徵工程之獨熱編碼(One-hot Encoding)
一、獨熱編碼 當我們在機器學習做特徵工程時,如果某個categorical特徵具有多個符號值,則不可能對具有這種特徵的資料進行訓練,而獨熱編碼是解決這個問題的一種方法。比如我們有一個特徵是protocol_type有三個值:tcp,udp,icmp,那麼我們
資料特徵工程之量化裝箱
量化裝箱 假設這樣一個數據集,裡面某些屬性的值差異很大,小的可能是10以內,大至幾百幾千,這樣我們該如何去量化呢?直接將它們送入模型可行嗎? &
軟體工程之程式編碼④(原始碼“文件化”:識別符號命名,註釋,程式視覺組織)
編碼的目的是使用選定的程式設計語言,把模組的過程描述翻譯為用該語言書寫的源程式。源程式應該正確可靠、簡明清晰,而且具有較高的效率。軟體工程專案對程式碼編寫的要求,不僅僅是源程式語法上的正確性,也不只是源程式中沒有各種錯誤,還要求源程式具有良好的結構性和良好的
1. 特徵工程之特徵預處理
1. 前言 “資料決定了機器學習的上限,而演算法只是儘可能逼近這個上限”,這裡的資料指的就是經過特徵工程得到的資料。特徵工程指的是把原始資料轉變為模型的訓練資料的過程,它的目的就是獲取更好的訓練資料特徵,使得機器學習模型逼近這個上限。特徵工程能使得模型的效能得到提升,有時甚至在簡單的模型上也能取得不錯的效果
2. 特徵工程之特徵選擇
1. 前言 當資料預處理完成後,我們需要選擇有意義的特徵輸入機器學習的演算法和模型進行訓練。 在做資料分析的時候,特徵的來源一般有兩塊,一塊是業務已經整理好各種特徵資料,我們需要去找出適合我們問題需要的特徵;另一塊是我們從業務特徵中自己去尋找高階資料特徵。我們就針對這兩部分來分別討論。 2. 特徵選擇的
特徵工程之歸一化及標準化
特徵的預處理:對資料進行處理 特徵處理:通過特定的統計方法(數學方法)將資料轉換成演算法要求的資料 歸一化: 多個特徵同等重要的時候需要進行歸一化處理目的:使得某一個特徵對最終結果不會造成更大影響 歸一化API: 標準化:
特徵工程之類別特徵 處理方法介紹
當類別特徵仍保持原始形式時,其取值來自所有可能取值構成的集合而不是一個數字,故不能作為輸入。 當各個取值之間是沒有順序關係的並列關係,這樣的類別特徵稱為 名義(nominal)變數。相反,那些
機器學習特徵工程之特徵抽取
1.資料集 資料集是特徵抽取的源資料。常用資料集的結構組成:特徵值+目標值。 資料中對於特徵的處理 pandas:一個數據讀取非常方便以及基本的處理格式的工具。 sklearn:對於特徵的處理提供了強大的介面。 2.資料的特徵工程 2
機器學習特徵工程之特徵預處理
特徵預處理是什麼? 通過特定的統計方法(數學方法)講資料轉換成演算法要求的資料。 數值型資料: 歸一化 標準化 缺失值 類別型資料:one-hot編碼 時間型別:時間的切分 特徵選擇的意義 在對資料進行異常值、缺失值、資料轉換等處理後,我們
【資料平臺】sklearn庫特徵工程之特徵選擇和降維
1、特徵選擇 當資料預處理完成後,我們需要選擇有意義的特徵輸入機器學習的演算法和模型進行訓練。通常來說,從兩個方面考慮來選擇特徵: 特徵是否發散:如果一個特徵不發散,例如方差接近於0,也就是說樣本在這個特徵上基本上沒有差異,這個特徵對於樣本的區分並沒有什麼用。特徵與目標的相
不想累死就來看看 : 特徵工程之特徵選擇
作者:劉建平 編輯:祝鑫泉 授權轉發自:劉建平《特徵工程之特徵選
特徵工程之特徵抽取
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧的核心,是使
機器學習——特徵工程之子集搜尋與評價
一、前言 1、特徵:描述目標物件的屬性 2、特徵型別 a) 相關特徵:對於當前學習任務有用的屬性,即與目標物件非常相關的特徵 b) 無關特徵:對於當前學習任務無用的屬性,即與目標物件無關的特徵 c) 冗餘特徵:其包含的資訊可通過其它特徵推演 3、特徵
特徵工程之特徵選擇
特徵工程是資料分析中最耗時間和精力的一部分工作,它不像演算法和模型那樣是確定的步驟,更多是工程上的經驗和權衡。因此沒有統一的方法,這裡只是對一些常用的方法做一個總結。1. 特徵的來源 在做資料分析的時候,特徵的來源一般有兩塊,一塊是業務已經整理好各種特徵資料,我們需要去
面對各種資料怎麼處理 : 特徵工程之特徵表達
作者:劉建平 編輯:陳人和 授權轉發自:劉建平《特
特徵工程之one-hot解讀
在很多機器學習任務中,特徵並不總是連續值,而有可能是分類值。 例如,考慮一下的三個
特徵工程之分箱
一般在建立分類模型時,需要對連續變數離散化,特徵離散化後,模型會更穩定,降低了模型過擬合的風險。比如在建立申請評分卡模型時用logsitic作為基模型就需要對連續變數進行離散化,離散化通常採用分箱法。 分箱的重要性及其優勢 離散特徵的增加和減少都很容易,易
資料探勘篇——特徵工程之特徵降維
在業界廣泛流傳著一句話:資料和特徵決定了機器學習的上限,而模型和演算法只是逼近這個上限而已。 由此可見,資料和特徵是多麼的重要,而在資料大多數場景下,資料已經就緒,不同人對於同樣的資料處理得到的特徵卻千差萬別,最終得到的建模效果也是高低立現。從資料到特徵這就要從特徵工程說起了...