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sklearn特征工程
参考:使用sklearn做单机特征工程 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 ...转载 2017-10-29 11:46:57 · 375 阅读 · 0 评论 -
类别型特征处理:sklearn中的one-hot和PCA
在机器学习的分类、聚类等任务中,我们经常会遇到一个或多个类别型的数据特征,如衣服颜色、商品类别等,这些特征的取值之前并无相对大小关系,难以直接作为机器学习模型的输入,因此我们先要对这类特征做转换才能作为模型输入。 对于类别型特征,需要需要做2件事: (1)进行one-hot转换 (2)进行PCA降维 新建一个类别型的特征列 import numpy as np fro...原创 2020-01-21 16:09:35 · 4560 阅读 · 0 评论