2017年8月9日
机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多
摘要： 特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征： 我们假设你拥有purchase_datetime特征。从中提取purchase_day_of_week与pu 阅读全文
posted @ 2017-08-09 20:21 bonelee 阅读(2427) 评论(0) 推荐(0)