转载：使用sklearn做单机特征工程
目录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3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法3.1.3卡方检验3.1.4互信息...
sklearn中的数据预处理和特征工程
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyterlab，所用的库和版本大家参考：Python3.7.1（你的版本至少要3.4以上）Sc...
《特征工程三部曲》之一：数据处理
要理解特征工程，首先要理解数据（Data）和特征（Feature）的概念概念特征工程（FeatureEngineering）其本质上是一项工程活动，它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。特征工程在数据挖掘中有举足轻重的位置数据领域一致认为：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和...
python机器学习基础特征工程算法详解
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习基础特征工程的算法详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步早日升职加薪
机器学习实战基础（九）：sklearn中的数据预处理和特征工程（二） 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 数据无量纲化
1数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无...
特征工程（3）--特征处理
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...
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“m...