在建立模型的时候，最终是希望模型有较好的预测能力，但是在另一方面，也希望模型不要太复杂，以至于能有较好的解释性和适用性。1、定义定义：在机器学习或者统计学中，又称为变量选择、属性选择或者变量子集选择，是在模型构建中，选择相关特征并构成特征子集的过程[3]。defination in wiki： In machine learning and statistics, feature selectio
一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化1.2 连续变量数据变换1.3 连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、 缺失值处理五、 特征组合 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化： 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度（将数据单位统一）无量纲化方法：标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ
原创
2018-06-14 13:09:06
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注意：1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别；2. 因篇幅过多
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2022-04-22 23:38:55
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前言在之前的文章中，我们已经介绍过部分类别特征编码的内容，此处，我们将所有的内容进行整合为一个系列，我们不罗列过多的知识点，重点介绍在kaggle过往几年内中大家最为常用有效的类别编码技巧，如果对其它类型编码感兴趣的朋友可以学习扩展部分的内容。
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2022-04-22 23:37:37
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
原创
2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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在商业数据的分析挖掘当中，最常用的数据是结构化数据，其呈现为二维表的结构，数据可以用装载到二维数组当中，其中的每个数可以使用行与列进行索引。结构化数据中的每一行称为记录，也可称为样本或实例（视不同的学科而定），每一列则被称为字段，也可称为变量或特征（同样视学科领域而定），其中“特征（Feature）”这一叫法在机器学习及模式识别当中被广泛使用，在应用当中只要不引起歧义，可以不区分它们的叫法。...
原创
2021-06-18 15:20:54
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文章目录一、特征工程概述二、特征选择1.什么是特征选择2.为什么要做特征选择3.特征选择的基本原则4.特征选择常用的四种方法4.1 方差选择法4.2 相关系数法4.3 递归特征消除法4.4 模型选择法参考：三、特征构造1.什么是好？2.常见做法3.两个变量组合而成的特征转换4
原创
2022-02-23 17:22:48
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文章目录1.特征编码2.统计特征连续特征类别特征1.特征编码label_encoder编码：将特征值对应到0~最大特征数-1one_hot编码：将特征值转为one_hot编码常用的xgboost需要使用one_hot编码
原创
2022-12-02 16:09:21
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特征工程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。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,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。根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择Filter：过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者
原创
2021-03-04 15:26:34
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2.1 数据集 目标 知道数据集的分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址 ...
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2021-07-19 09:02:00
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特征工程是将原始数据转换为更好的能代表模型能够处理数据的潜在问题对应特征的过程，从而提高对未知数据预测的准确性。所以特征工程就是对特征的相关处理！ ...
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2021-09-01 13:05:00
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特征工程特征工程特征工程特征工程的目的1.从数据中抽取和目标相关的信息2.减少冗余信息3.筛选相关信息其实就是从数据中抽取和目标相关的信息
原创
2021-08-02 15:05:02
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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后，特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说，进行特征工程，要先从总体上理解数据，必要时可通过可视化来帮助理解，然后运用领域知识进行分析和联想，处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助，还需要通过预测结果来对比分
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2023-09-30 19:55:21
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1 特征工程 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。 特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强的灵活性，可以用简单的模型做训练，更可以得到优秀的结果。“工欲善其事，必先利其器”，特征工程可以理解为利其器的过程。2&n
近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍。流程图环境设置、模块加载 # coding: utf-8
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklea
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2023-08-24 17:14:05
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在数据的预处理中经常会遇到特征工程，这里做一下笔记。数据的拼接特征工程最好针对所有数据，也就是训练集和测试集都要进行特征工程的处理，因此第一步可以是将两个数据集拼接，注意要处理好index的关系。
可以使用pandas的concat函数，如all_data=pd.concat((train,test)).reset_index(drop=True)#如果没有reset_index()，那么两个数据
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:01:45
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