LR 为什么离散化离散化的优势

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本文详细解析了如何在优快云上发布一篇高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的优化策略，旨在帮助作者提高博客的可见性和吸引力。
10、数据预处理：采样、离散化与概念层次生成
aa123的博客
05-25 79
本博客介绍了数据预处理中的关键步骤：采样、离散化与概念层次生成。详细分析了多种采样方法，包括无放回简单随机采样、有放回简单随机采样、聚类采样和分层采样，并探讨了它们在数据缩减中的应用。同时，针对数值数据和分类数据分别讨论了多种离散化技术和概念层次生成方法，涵盖了分箱、直方图分析、基于熵的离散化、χ²分析的区间合并、聚类分析以及直观分区的离散化等技术。最后总结了这些方法的优势及适用场景，强调了合理选择预处理方法对提高数据挖掘效率的重要性。
51、作者笔迹识别中等宽和等频离散化方法的性能比较
ooo22的博客
06-21 31
本文探讨了在作者笔迹识别中应用等宽（EW）和等频（EF）离散化方法对高阶联合矩不变量（HUMI）特征的性能比较。通过使用多种分类器和不同的实验设置（如5折交叉验证、10折交叉验证以及训练测试分割），研究发现两种离散化方法均显著提升了分类性能。其中，等宽离散化方法在大多数分类器上表现更优，尤其是在DTNB分类器上达到了接近100%的准确率；而等频离散化方法在朴素贝叶斯和IBk分类器上也有出色表现。研究还提出了未来优化方向，包括实验设置多样化、组合离散化方法、特征提取优化以及分类器改进等。
互联网广告综述之点击率特征工程
mytestmy的专栏
02-11 2万+
互联网广告综述之点击率特征工程 声明： 1）该博文是整理自网上很大牛和专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应，更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系老衲删除或修改，直到相关人士满意为止。 3）本人才疏学浅
逻辑回归LR的特征为什么要先离散化
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yang090510118的专栏
09-22 2万+
在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易scalable（扩展）。 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰。 3.
LR为什么要先离散化
studyvcmfc的专栏
06-24 261
https://blog.youkuaiyun.com/yang090510118/article/details/39478033
(面试题)逻辑回归LR的特征为什么要先离散化
qq_39846523的博客
03-24 706
在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0，1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点: 1. 稀疏向量内积乘法运算速度非常快，计算结果方便存储，容易scalable(扩展)。 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性: 比如一个特征是年龄>30是1，否则是0。如果特征没有离散化，一个异常数据"年龄300岁"会给模型造成很大的干扰。 3....
CTR 预测理论（七）：LR+离散特征原因、优势及替代方案
Dby_freedom的博客
11-06 5022
在回归腾信广告算法大赛时候向导这个问题，总结整理一下这个问题。 1. LR+离散特征优势： 在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易scalable（扩展）。 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果...
机器学习 | LR 特征离散化
08-23 1126
LR模型介绍：https://xingqijiang.blog.youkuaiyun.com/article/details/81607994 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： （1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； （2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； （...
逻辑回归中的连续特征为什么要离散化处理？
biubiubiu888的博客
05-08 7884
LR面试题: 特征处理 LR并行化 特征处理 1.知乎上的一个问题: https://www.zhihu.com/question/31989952 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？ 题主机器学习大白一个。。最近刚接触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？求大拿们解答～...
20、用于标签排序的连续属性多区间离散化
最新发布
qqq44的博客
09-30 13
本文提出了一种用于标签排序（Label Ranking）的连续属性多区间离散化方法，通过引入基于排序距离的排序熵度量，改进了传统的MDLP离散化方法，形成了适用于排序数据的MDLP-R算法。该方法在人工和基准数据集上进行了实验，结果表明其在噪声鲁棒性、离散化效率和适应性方面优于传统MDLP。尤其在简单问题中生成更少但更有意义的规则，在复杂问题中仍能有效识别相似排序组。文章还探讨了其在金融分析、元学习和推荐系统等领域的应用前景，并指出了未来在参数优化、熵度量改进和实际场景验证方面的研究方向。
机器学习--为什么离散化，离散化的优势
qq_44930315的博客
11-10 587
目录： 1，为什么离散化 2，离散化的优势 1，特征离散化 连续特征离散化的基本假设，是默认连续特征不同区间的取值对结果的贡献是不一样的。 特征的连续值在不同的区间的重要性是不一样的，所以希望连续特征在不同的区间有不同的权重，实现的方法就是对特征进行划分区间，每个区间为一个新的特征。常用做法，就是先对特征进行排序，然后再按照等频离散化为N个区间。 2，离散化的优势 援引知乎严林的回答2： 在工业界...
poj2528线段树解题报告，离散化＋线段树
weixin_30292745的博客
05-20 161
题目网址：http://poj.org/problem?id=2528 题意： 　　n（n<=10000)个人依次贴海报,给出每张海报所贴的范围li，ri（1<=li<=ri<=10000000)。 求出最后还能看见多少张海报。 　　输入： 　1 　5 　1 4 　2 6 　8 10 　3 4 　7 10　这题用常规思路解题必定ＴＬＥ，l,...
LR其实是可以做一下特征离散化的
tianbwin2995的专栏
07-29 3942
今天听组里人聊天，说LR需要把特征离散化，但是GBDT并不需要把特征离散化；我很疑惑，我记得lr并不需要离散化啊。后来听他们说，LR更适合处理稀疏数据，那么把特征先离散化到4个特征维度（假设的），然后以后遇到这个特征的时候，实际上就是四个特征中的一个有值了。【实际上是做了一个哑变量处理】以下摘自知乎： 3. 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于
lr特征离散化
weixin_42307036的博客
08-20 1410
链接
连续特征离散化的好处
codestrom04
06-29 1412
转自：https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=024fa3dbabf4b5a07eb72c8021e60f62&type=note 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: ...
LR连续特征离散化
suv1234的博客
05-22 3413
1主要目的是获得指数级的表示能力。假如一个n维的连续向量，即使采用最简单的每一维二值化，也会得到2^n种特征组合。这种表示方法对LR这种线性分类器是十分关键的。在超高维的特征空间中，很多问题就都变为线性可分问题，从而可以极大提高分类器的能力。总之就是增强了特征的表达能力，或者说更容易线性可分。 2离散特征的增加和减少都很容易，模型也不需要调整，相比贝叶斯推断方法或者树模型方法易于模型的快速迭代；
数据处理：离散化好处多
计算机技术博客
09-09 1万+
离散化指把连续型数据切分为若干“段”，也称bin，是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距，等频，优化，或根据数据特点而定。在营销数据挖掘中，离散化得到普遍采用。究其原因，有这样几点： ①算法需要。例如决策树，NaiveBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经离散处理后才能进入算法引擎。这一点在使用具体软件时可能不明显。因为大多数数据挖掘软件内已经内建了离散化处理程序，所
数据离散化的优点
16网工姜泽毓的博客
12-15 1069
离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰 离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，可以提升特征之间的关系 特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。 特征离散化以后，起到了简化了逻辑回.
LR的优缺点
卖火柴的小男孩
03-04 9050
LR的优缺点 优点 一、预测结果是界于0和1之间的概率； 二、可以适用于连续性和类别性自变量； 三、容易使用和解释； 缺点 一、对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期，符号被扭转。​需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性； 二、预测结果呈“S”型，因此从log(o...
工业自动化中产品打样是什么意思
06-20
2.核心目的：为什么需要打样？3.流程：分步骤说明，并突出自动化技术如何应用于每个步骤。4.自动化打样的优势：对比传统打样，自动化带来的提升。然后生成相关问题。注意：引用[1]和[4]的内容可以作为支撑，但需要...
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