来自:https://www.zhihu.com/question/35649122 其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少.举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高.如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了. 引用wiki里的两句话:- The common theme of these problems is that when the dime…

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 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 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 无量纲化与正则化的区别 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 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb…

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 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解 坏处: 会牺牲掉少量精确性 变量不筛选:(r…

1 特征工程是什么? 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.通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大! 本文中使用sk…

本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 4 缺失值计算 5 数据变换 6 回顾 特征选择 1 Filter 11 方差选择法 12 相关系数法 13 卡方检验 2 Wrapper 21 递归特征消除法 3 Embedded 31 基于惩罚项的特征选择法 32 基于树模型的特征选择法 4 回顾 降维 1 主成分分析法PCA 2 线性判别分…

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea…

任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性. 现在,整个特征工程过程可实现自动化,他将通过这篇文章进行详细介绍. 下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务.在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到…

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/328 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 特征工程(feature engineering)指的是:利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于机器学习算法. 特征:数据中抽取出来的对结果预测有用的信息. 特征工程:使用专业背景…