特征工程的相关操作，及其

最新推荐文章于 2024-03-01 18:27:53 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-01 18:27:53 发布 · 255 阅读

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数据预处理：
（1）缺失值的时候，填充缺失值fillna:离散：None，连续：均值，缺失值太多，去除该列
（2）连续值，离散化，有的模型需要离散值
（3）对定量特征二值化，核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值1，小于等于阈值的赋值为0，
（4）皮尔逊相关系数，去除高度相关的列

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机器学习-数据处理、特征工程、特征选择实操

朱小丰的丰的博客

06-28

2271

数据处理、特征工程、特征选择不太会粘代码和排版 so 以截图方式不懂的地方欢迎留言/私聊载入了解一下数据head()info()describe()注：std 标准差基本数据处理0.缺失值处理（两种方式）pandas fillnasklearn Imputer可以用pandas的fillna函数借助sklearn中的Imputerfrom sklearn.preprocessing impor...

特征工程代码包

10-22

包含八个代码文件，包括：特征抽取，特征选择，标准化，归一化，PCA，还有一些sklearn流行数据集的使用方法，以及kaggle大赛上的一个项目的数据分析阶段

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特征工程中的常用操作

莲君

07-03

416

1.数值型数据幅度缩放（最大最小值缩放，归一化…）离散化／分箱分桶（等距：pd.cut，等频：pd.qcut）（特征交叉）统计值（Max，min,quentile）四则运算（加减乘除）幅度变化（有一些模型对输入数据有分布建设，LR建设输入连续值特征符合正太分布）监督学习分箱（用决策树建模，用决策树学习连续值划分方式，把决策树中间节点取出来作为特征组合） 2.类别型 OneHot-...

特征工程中常用的操作

C.W.J

06-05

807

1.特征工程中常用的操作 1.1数值型：幅度缩放（最大最小值缩放，归一化…）离散化／分箱分桶（等距：pd.cut，等频：pd.qcut）（特征交叉）统计值（Max，min,quentile）四则运算（加减乘除）幅度变化（有一些模型对输入数据有分布建设，LR建设输入连续值特征符合正太分布）监督学习分箱（用决策树建模，用决策树学习连续值划分方式，把决策树中间节点取出来作为特征组合） 1.2类别型： Onehot encoding 独热编码：对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码

常见特征工程操作

qq_45022743的博客

07-27

449

过滤式（filter）先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；嵌入式（embedding）结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有lasso回归；插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；非线性变换，包括log/平方/根号等；2.BOX-COX转换（处理有偏分布）；地理信息，包括分箱，分布编码等方法；...

特征工程的相关概念与方法

子耶

04-22

775

如何用Python做自动化特征工程

01-27

基于COMSOL仿真的硅胶减震器特征频率与谐振频率分析及其工程应用

04-11

内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL软件进行硅胶减震器的仿真建模，重点探讨了材料属性设置、边界条件设定以及特征频率和谐振频率的求解方法。文中不仅提供了具体的参数配置和求解步骤，还分享了许多实用的经验...

XGB.zip_xgboost_特征处理_特征工程

07-14

在机器学习领域，特征工程和模型选择是两个至关重要的步骤，而XGBoost作为一个高效的梯度提升框架，常...通过实际操作这两个脚本，你不仅可以掌握XGBoost的用法，还能深入了解特征工程的重要性及其在实际问题中的应用。

数据分析Pandas时间序列高级处理与特征工程：从时区转换到复杂重采样及模型优化

最新发布

06-18

文章首先介绍了时间序列数据的重要性及其常见挑战，如时区处理、高级聚合方法、特征工程和复杂操作优化。接着，通过创建复杂的模拟时间序列数据集，展示了如何处理时区转换、模糊时间和不存在的时间。然后，详细讲解...

说课基因工程及其应用.ppt

11-16

【基因工程及其应用】 ...总的来说，基因工程及其应用的教学旨在让学生理解基因工程的基本原理，熟悉基因工程的操作流程，并对转基因技术的伦理和安全问题有所思考，从而提高他们的科学素养和问题解决能力。

机器学习之常用的数据特征相关操作

weixin_43495948的博客

03-08

390

针对分类数据 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer的使用是关键 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,.....) -DictVectorizer.fit_transform(X)返回spare矩阵 -DictVectorizer.inverse_transform(X)转换之前的数据格式 -DictVectorizer.get_feature_names()返回类别名称 sparse=tr

特征工程9大方法

chunyang的博客

03-01

4891

特征工程是机器学习和数据分析中不可或缺的环节。它能够提高模型性能、降低过拟合风险、处理数据质量问题，同时改善数据表示和计算效率。正确应用特征工程可以使机器学习模型更加准确。以下是特征几个方面的重要性：提高模型性能：良好的特征工程可以显著提高机器学习模型的性能。通过选择、转换和创建适当的特征，可以使模型更好地捕捉数据中的模式和关系，从而提高预测准确性。降低过拟合风险：特征工程有助于减少过拟合的风险。

特征工程的意义

醉糊涂仙的博客

07-19

3085

有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，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。...

机器学习之特征工程

qq_52297180的博客

01-01

6426

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法则是逼近这个上限。因此，特征工程就变得尤为重要了。特征工程的主要工作就是对特征的处理，包括数据的采集，数据预处理，特征选择，甚至降维技术等跟特征有关的工作。

特征工程和数据预处理常用工具和方法

gaoyishu91的博客

04-20

2488

import pandas as pd train_data = pd.read_csv("train.csv") train_data.shape #应该是给了property (891, 12) train_data.describe() train_data["Age"].fillna(value=train_data["Age"].mean()) ter from sklea...

关于特征工程入门中的一些基本知识（整理）

Big_talent的博客

12-26

6203

写在最前，因为工作的原因需要了解特征工程的具体的做法，然后找资料找了jasonfreak的这篇文章http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 比较详细的讲解了特征工程的一些流程，好像最先发表在知乎，其中的流程图不要画的太牛逼，但好像说也只是个入门。。。花了一个星期的时间把里面的东西的原理都看了一遍，当然只是浅尝辄止，总之是挖的越深觉得能挖的更

特征工程——七大特征处理的方法

qq_51167531的博客

03-29

5671

以下举例采用的数据集为sklearn中自带的数据，因此在此提前进行读取数据，具体代码如下： # 导入包 from sklearn.datasets import load_iris # 获得数据 iris = load_iris() iris.data 运行结果如下：（因为数据过大，因此在此处只进行部分展示） 1. 标准化标准化是依照特征矩阵的列处理数据，即通过求标准分数的方法，将特征转换为标准正态分布，并和整体样本分布相关。每一个样本点都能对标准化产生影响。标准化需要...