摘要:
当特征选择完成后,可以直接训练模型了,但是可能由于特征矩阵过大,导致计算量大,训练时间长的问题,因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。降维(dimensionality reduction)是指通过对原有的feature进行重新组合,形成新的feature,选取其中的principal compone 阅读全文
posted @ 2018-09-11 14:08
eo_will
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摘要:
本文将以iris数据集为例,梳理数据挖掘和机器学习过程中数据预处理的流程。在前期阶段,已完成了数据采集、数据格式化、数据清洗和采样等阶段。通过特征提取,能得到未经处理的特征,但特征可能会有如下问题: - 不属于同一量纲 通常采用无量纲化进行处理; - 信息冗余 - 定性特征不能直接使用 通常使用哑编 阅读全文
posted @ 2018-09-11 14:07
eo_will
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摘要:
特征工程(Feature Engineering)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,是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。内容包括:特征处理(Feature Processing)、特征选择(Feature Selection)。 本部分系统的总结特征工作的一些基本概念,以 阅读全文
posted @ 2018-09-11 14:07
eo_will
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