摘要: 一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法:选择特征的时候,不管模型如何,首先统计计算该特征和和label的一个相关性,自相关性,发散性等等统计指标。 优点:特征选择开销小,有效避免过拟合 缺点:没有考虑后续的学习器来选择特征,减弱了学习器的学习能力(因为某些特征可能和label算出来相关性不大,但是可能 阅读全文
posted @ 2021-12-10 14:38 Geeksongs 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我总结了以下特征工程的一些方法,好的数据和特征往往在数据挖掘当中会给我们带来更好的acc,尤其对于数据挖掘而言。数据决定了预测准确度的上线,而模型的目的则是去尽量逼近这个上限。由此可见,对数据进行特征工程,拥有良好的数据是多么的重要。 对于特征工程而言,我们一般会对类别型数据或者数值型数据进行相应的 阅读全文
posted @ 2021-12-10 13:18 Geeksongs 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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