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特征工程的方法
机器学习中,有哪些
特征
选择的
工程方法
?
答:
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方法
(如VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(iris.data))基于统计量筛选,Wrapper方法(如RFE(LogisticRegression(), n_features_to_select=2))则是通过模型评估循环来选择。Embedded方法(如SelectFromModel(LogisticRegression(penalty="l1", C=0.1)))则在模型训练过程中直接纳入
特征的
...
特征工程
主要包括哪些内容
答:
选择 特征构造:通过组合、转换、衍生等方式,创造新的特征,以增加数据的表达能力和预测性能
。
特征降维
:通过主成分分析、线性判别分析、非负矩阵分解等方法,将高维数据降维到低维空间,以减少特征的数量和计算成本。总之,特征工程是机器学习任务中非常重要的一环,可以显著影响到最终的预测结果。
特征工程的
几种常见
方法
答:
目的:将所有的数值型
特征
归一化到一个固定的区间 Why:以使用梯度下降算法作为优化算法的模型为例,归一化好的特征能够帮助模型更快的迭代,找到最优解 How: 线性归一化、均值归一化 缺点:对于梯度下降算法的模型比较有用,对决策树一类的模型,无需归一化 目的:有些模型转化成数值型特征才能继续工...
特征工程
(下)
连续特征
的常见处理
方式
答:
首先对属性值进行有序排列,为后续划分提供基础
。选择划分点,这个点使得划分后的熵值最小,这需要考虑每个子集内各个取值的概率和出现次数。递归地,当子集划分的熵值满足预设阈值且未达到预定的分组数,就对子区间继续执行步骤2,直至达到理想的效果。总的来说,
连续特征
的处理是特征工程中不可或缺的一环...
机器学习中,有哪些
特征
选择的
工程方法
答:
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
,工程上常用的方法有以下:1. 计算每一个特征与响应变量的相关性:工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数,皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性,但是计算相对复杂一些,好在很多toolkit里边都包含了这个...
数值型特征常用的
特征工程方法
有哪几种
答:
交叉特征算是
特征工程
中非常重要
的方法
之一,它将两个或更多的类别属性组合成一个。当组合的特征要比单个特征更好时,这是一项非常有用的技术。数学上来说,是对类别特征的所有值进行交叉相乘。定义 数据形式在计算机中的表示主要有两大类:数值型变量和非数值型变量(如,字符、汉字等)。数值型变量指...
特征工程
答:
PCA: 考虑用降维
的方法
将一些特别相关的
特征
组合成一个特征,例如PCA降维方法。采用主成分提取了新的变量之后,往往这些变量的组内差异小而组间差异大,起到了消除共线性的效果 岭回归: 在损失函数(平方误差损失函数)中加入了L2惩罚项,这样参数的方差不会过大,且随着惩罚项系数C的增加,共线性的...
数据
特征
处理之特征哈希(Feature Hashing)
答:
我们先看一下对分类数据(categorical data)和文本数据(text data)进行
特征工程
处理的一般
方法
。分类变量(category variable)就是一组有有限值(finite number of values)的变量。如身份证号、广告类别等。最常见的对分类变量的处理是使用独热模型(one-hot encoding):创建NN个二元变量,其中NN是该...
特征工程
中,处理缺失值
的方法
答:
处理缺失值主要有以下几种
方法
:1.当某个变量或者某个样本中缺失值占比过大时,那么我们可以认为这一变量或者样本没有意义,可以直接删除。3.用其他变量做预测模型来算出缺失变量。效果比方法2略好。有一个根本缺陷,如果其他变量和缺失变量无关,则预测的结果无意义。如果预测结果相当准确,则又说明...
机器学习中,有哪些
特征
选择的
工程方法
答:
通过深度学习来进行特征选择
;通过对特征打分获得相关性来训练最终模型,如Logistic Regression能对特征模型打分;联合L2,1范数正则约束的选择特征;计算皮尔逊系数和互信息系数来获取每一个特征与响应变量的相关性后排序选择特征;最小角回归(Least Angle Regression),逐步回归(Forward stepwise regression),...
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