特征工程（1）数据预处理标准化

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最新推荐文章于 2025-03-03 15:54:28 发布
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[特征工程]数据预处理的方法和技巧
woniu201411的博客
06-28 3142
目录 一、数据的抽取要正确反映业务需求 二、处理缺失值和异常值 2.1 缺失值处理 2.2 异常值处理 三、数据转换 3.1 改善变量分布的转换 3.2 数据标准化 四、筛选有效的输入变量 五、变量共线性问题       工业界有一个大家公认的看法，“数据和特征决定了数据挖掘项目的上限，而算法只是尽可能地逼近这个上限”。在实战中，特征工程几乎需要一半以上的时间，是很重要的一个部...
特征工程（特征提取&数据预处理）
m0_65995252的博客
01-08 1393
在房价模型的例子中，我们提取房子的长度（frontage）和宽度（depth）作为特征之一。并得到初步的特征方程：然而我们知道，房屋面积可以表示为：。用土地面积作为独立特征可以更好地预测价格，所以我们将作为新的特征提取出来并定义新的特征方程:(大家可能会觉得变量太多。其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）
特征工程之数据预处理
qq_42433311的博客
05-06 5964
在实际工作中获取到的数据往往不那么理想，可能会存在非数值类型的文本数据、重复值、缺失值、异常值及数据分布不均衡等问题，因此，在进行数学建模前还需要对这些问题进行处理，这项工作称为特征工程。 特征工程通常分为特征使用方案、特征获取方案、特征处理、特征监控几大部分，其中特征处理是特征工程的核心内容，有时称为数据预处理。 ...
特征工程：数据预处理
qq_36530187的博客
04-26 1924
仅作学习记录使用，勿喷
特征工程-数据预处理
m0_52118763的博客
01-22 1657
1.特征工程的概念 参考我的这篇文章点击这里 2.数据预处理 2.1探索性数据分析 数据使用的是：皮马印第安人糖尿病预测数据集 链接：https://pan.baidu.com/s/17M7UfnqGYTkpLmCXUOyTkw 提取码：y4fz
【时间序列预测】基于Python的特征工程与数据预处理框架：气象污染数据缺失值填补、滞后特征构建及标准化处理系统设计
最新发布
12-05
内容概要：本文提供了一个用于时间序列预测的数据预处理与特征工程类（DataPreprocessor），通过清洗数据、填补缺失值、创建滞后特征、滚动统计特征、时间周期特征，并支持标准化或归一化缩放，最终实现完整的特征...
数据预处理及特征工程
12-21
数据预处理和特征工程在数据分析和机器学习领域中扮演着至关重要的角色，它们是构建高效模型的基础步骤。数据预处理主要是对原始数据进行清洗、转换和规范化，以便于后续的分析和建模。特征工程则是从原始数据中提取...
多特征值数据预处理_「人工智能」No.6 特征工程之数据预处理
weixin_34730055的博客
01-09 485
【导读：当今人类即将或者已然了进入智能时代，这是·情报通·人工智能科普系列第[6]篇文章，欢迎阅读和收藏！】1 基本概念“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，使得机器学习模型逼近这个上限。...
特征工程与数据预处理
c295655244的博客
12-13 1971
特征工程与数据预处理1. 特征工程定义通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 从这个概念可以看出，特征工程其实是一个如何展示和表现数据的问题，在实际工作中需要把数据以一种“良好”的方式展示出来，使得能够使用各种各样的机器学习模型来得到更好的效果。如何从原始数据中去除不佳的数据，展示合适的数据就成为了特征工程的
特征工程 - 数据预处理
Plus Ultra !!!
09-17 1166
1 数据预处理流程 2 缺失值处理 2.1 直接使用含有缺失值的特征 2.2 删除含有缺失值的特征 2.3 缺失值补全 2.3.1 均值插补 2.3.2 建模预测 2.3.3 高维映射 3 特征编码 3.1 二元化 3.2 独热编码 4 数据标准化,正则化 4.1 MinMaxScaler 4.2 MaxAbsScaler 4.3 StandardScaler 4.5 数据正则化 ...
机器学习——特征工程之数据预处理
羽落黎纹的博客
10-10 1253
特征工程学习笔记
数据预处理与特征工程
qq_41107392的博客
04-01 454
注意哑变量的问题 #将文本型数据转化为数值型数据 以适应只能处理数字型数据的算法 但是不能直接转化 要考虑是名义变量、有序变量还是有距变量 分类转换成数字的时候，不能忽略了数字中自带的数学性质，所 以给算法传达了一些不准确的信息，而这会影响我们的建模。 类别OrdinalEncoder可以用来处理有序变量，但对于名义变量，我们只有使用哑变量的方式来处理，才能够尽量 向算法传达最准确的信息: 此...
特征工程/数据预处理超全面总结（持续更新ing...）
诸神缄默不语的博客
12-01 2545
本文介绍特征工程和数据预处理的常用方法。
特 征 工 程——数据预处理
m0_73661463的博客
03-03 1069
sklearn.preprocessing个各类的作用类功能说明标准化，基于特征矩阵的列，将特征值转换至服从表正态分布区间缩放，基于最大值最小值，将特征值转换到[0,1]区间上Normalizer基于特征矩阵的行，将样本向量转换为单位向量Binarizer基于定阈值，将定量特征按阈值划分将定性数据编码为定量数据Imputer计算缺失值，缺失值可填充为均值等多项式数据转换使用单变元的函数来转换数据。
特征工程总结（二）：预处理
qq_36874480的博客
05-04 780
一：单个特征1.数据标准化：                        数据归一化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往有不同的量纲和量纲单位，这种情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性.原始数据经过数据标准化后，各指标处于同一数量级下，适合进行综合对比评价。（1）线性归一化：线性函数将原始数据线性化的方法转换到【0，...
数据预处理、特征工程和特征学习
qq_36035111的博客
02-28 1049
神经网络的数据预处理 数据预处理的目的是使原始数据更适于用神经网络处理，包括向量化、标准化、处理缺失值和特征提取。 1.向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（特定情况下为整数张量）。无论处理什么数据，都必须先将其转换为张量。这一步叫做数据向量化。无论是路透社的数据集还是IMDB的数据集，都是文本分类的例子，开始时文本都为整数列表，然后使用了one-hot编码将其转换...
特征工程（3）--特征处理
专注计算机体系结构
05-13 1844
转自https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，
【机器学习】数据预处理-特征工程与特征选择
m0_66584716的博客
08-27 3200
特征工程的处理流程为首先去掉无用特征，接着去除冗余的特征，如共线特征，并利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征，然后对特征进行转换（数值化、类别转换、归一化等)，最后对特征进行处理（异常值、最大值、最小值，缺失值等)， 以符合模型的使用。方差越大，特征所带的信息量越多。最近邻算法KNN，单棵决策树，支持向量机 SVM，神经网络，回归算法，都需要遍历特征或升维来进行运算，所以他们本身的运算量就很大，需要的时间就很长，因此方差过滤这样的特征选择对他们来说就尤为重要。
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