标签: 特征工程

基于决策树的特征重要性评估

在日常的建模过程中常常需要特征进行筛选,选择与模型相关度最高的特征,避免过拟合。通常使用的最多的方法是决策树中的feature_importance。 scikit-learn决策树 scikit-learn决策树类中的feature_importances_…

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机器学习/数据分析之缺失值处理

在机器学习数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享。 数据缺失类型 完全随机丢失(MCAR,Missing Completely at Random):某个变量是否…

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机器学习之类别特征处理

类别型特征(categorical feature)主要是指职业,血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式,大多数算法模型不接受数值型特征的输入,针对数值型的类别特征会被当成数值型特征,从而造成训练的…

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数据缩放:标准化和归一化

数据缩放简介 使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、比较该事物。由于性质不同…

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