一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较...
特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF
一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较...
类别特征可分为离散特征和有序特征,离散特征指属性的类别,取值没有顺序,比如性别(男、女)、颜色(红、绿、蓝、黑、白)等;有序特征是其值蕴含着一种顺序关系,比如年龄段(童年、少年、青年、中年、老年)、学历(学士、硕士、博士)、景区等级(从高到低依次为AAAAA、AAAA、AAA、AA、A)、衣服尺寸(S,M,L)等, ...
一、特征工程:类别特征 一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无...
特征工程——类别型特征 类别型特征(categorical feature)主要是指定的是性别(男、女) 血型之类的(A, B, AB,O)只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别性特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确...
独热编码用来解决类别型数据的离散值问题。将离散型特征进行one-hot编码的作用,是为了让距离计算更合理,但如果特征是离散的,并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离,那么就没必要进行one-hot编码,比如,该离散特征共有1000个取值,我们分成两组,分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义,组内的距离也有...
本文主要说明特征工程中关于序数特征和类别特征的常用处理方法。主要包含LabelEncoder、One-Hot编码、DummyCoding、FeatureHasher以及要重点介绍的WOE编码。 序数特征处理 序数特征指的是有序但无尺度的特征。比如表示‘学历’的特征,'高中'、'本科'、'硕士',这些特征彼此之间是有顺序关系的,但是特征本身无尺度,并且也可能...
。例如对于特征变量为类别变量而目标变量为连续数值变量的情况，可以使用方差分析，对于特征变量和目标变量...
在选择模型的过程中，通常从两方面来选择特征：1、特征是否发散：如果一个特征不发散，比如方差接近于0...