连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0、 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：Python
Scikit-learn
Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy1 sklearn中的数据预处理和特征工程sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触sklearn时，大家都会为其中包含的各种算
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2024-06-06 10:20:58
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背景相比于传统的协同过滤，矩阵分解算法，在推荐系统中逻辑回归（Logistic Regression ，LR）模型能够综合用户信息、物品、上下文等多种不同的特征，效果也会更好。我们知道逻辑回归是一个分类模型，那么自然而然地会将推荐系统问题进行相关的转换，分类过程中会对目标类别有一个打分，然后根据打分结果进行排序得到推荐的结果。选用的正样本可以是用户“点击”的某个商品，用户“观看”的某个视频等等。这
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2024-04-01 00:55:27
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一、逻辑回归简述： 回顾线性回归算法，对于给定的一些n维特征（x1,x2,x3,......xn），我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果。从而衍生出我们线性回归的计算公式： 向量化表达式：
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2024-04-30 17:08:02
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# Python逻辑回归特征处理
## 引言
在机器学习中，特征处理是一个非常重要的步骤。通过对原始数据进行特征处理，可以提高模型的准确性和性能。本文将教你如何使用Python进行逻辑回归特征处理。
## 逻辑回归特征处理流程
下面是逻辑回归特征处理的整个流程，我们将逐步展开每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
原创
2023-09-01 07:27:34
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本文为斯坦福大学吴恩达教授的《机器学习》视频课程第三章主要知识点。分类问题举例邮件：垃圾邮件/非垃圾邮件？在线交易：是否欺诈（是/否）？肿瘤：恶性/良性？ 以上问题可以称之为二分类问题，可以用如下形式定义：其中0称之为负例，1称之为正例。当y值只有1或0两个值时，如果还使用线性回归，会因为x的样例增加而改变线性回归方程，所以线性回归不适用。分类问题的假设函数因为假设函数 0≤h
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2024-09-13 12:35:50
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Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 文章目录Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理0x00 摘要0x01 概念1.1 线性回归1.2 优化模型1.3 损失函数&目标函数1.4 最小二乘法0x02 示例代码0x03 整体概述0x04 基础功能4.1 损失函数4.1.1 导数和偏导数4.1.2 方向导数4.1.3 Hessian矩阵4.1.4 平方损失函数 in
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2024-08-09 14:45:57
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#模块1 标准化#无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。#标准化的前提是特征值
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2016-08-10 20:28:00
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一、逻辑回归简介 在回归分析中，因变量 y 可能有两种情形：（1）y 是一个定量的变量，这时就用通常的回归函数对 y 进行回归；（2）y 是一个定性的变量，比如y=0或1，这时就不能用通常的回归函数进行回归，而是使用所谓的逻辑回归（Logistic Regression）。逻辑回归方法主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨跌、公司成败
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2024-04-06 10:25:01
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首先来看一些基本概念1.概率：1.1 定义：概率（P）probability：对一件事情发生的可能性的衡量 1.2 范围：0<=P<=1 1.3 计算方法： 1.3.1 根据个人置信 1.3.2 根据历史数据 1.3.3 根据模拟数据 1.4 条件概率：2. Logistic Regression（逻辑回归）2.1 例子如上图所示，假设现在有一些肿瘤数据，单一变量x表示肿瘤大小，另一组
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2024-07-30 15:53:47
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预处理输入特征 为神经网络准备数据需要将所有特征转换为数值特征，通常将其归一化等。特别是如果数据包含分类特征或文本特征，则需要将它们转换为数字。 在准备数据文件时，可以使用任何喜欢的工具（例如NumPy、pandas或Scikit-Learn）提前完成此操作。或者，可以在使用Data API加载数据 ...
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2021-10-29 19:31:00
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特征处理是通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据。数值型数据：标准缩放：1、归一化2、标准化3、缺失值类别性数据：one-hot编码时间类型：时间的切分sklearn特征处理APIsklearn.preprocessing归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为
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2022-06-01 18:36:06
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文章目录0. 特征预处理介绍1. 数值型特征无量纲化1.1 标准化（Standardization）1.2 归一化1.2.1 MinMax归一化1.2.2 MaxAbs归一化1.3 正态分布化（Normalization）1.4 标准化与归一化对比2. 数值型特征特征分箱（数据离散化）2.1 无监督分箱法2.1.1
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2022-02-23 17:27:17
2875阅读
文章目录0. 特征预处理介绍1. 数值型特征无量纲化1.1 标准化（Standardization）1.2 归一化1.2.1 MinMax归一化1.2.2 MaxAbs归一化1.3 正态分布化（Normalization）1.4 标准化与归一化对比2. 数值型特征特征分箱（数据离散化）2.1 无监督分箱法2.1.1 自定义分箱2.1.2 等距分箱2.1.3 等频分箱2.1.4 聚类分箱2.1.5 ...
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2021-06-18 15:20:34
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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，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 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 19:47:20
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1、概述用于训练的数据集特征对模型的性能有着极其重要的作用，如果训练数据中包含一些不重要的特征，可能导致模型的泛化性能不佳。降维--是指在某些限定条件下，降低特征个数。2、方法低方差过滤法如果一个特征的方差很小，说明这个特征包含的信息很少，模型很难通过该特征区分对象相关系数法通过计算特征的相关系数，发现具有相关性的特征，根据相关性的强弱，进行特征的选择。皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数PCA（主成分
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2024-10-19 18:11:43
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第二天（神经网络基础一）需要掌握及应用 - 掌握 * 知道逻辑回归的算法计算输出、损失函数 * 知道导数的计算图 * 知道逻辑回归的梯度下降算法 * 知道多样本的血量计算 - 应用 * 应用完成向量化运算 * 应用完成一个单神经元神经网络的结构1.1 Logistic 回归逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个x,输出一个该样本属于1对应类预测概率y = P(y = 1|x
1 什么是特征预处理 1.1 特征预处理定义 scikit-learn的解释 provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a represen ...
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2021-11-03 09:47:00
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其他机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎大家关注。1. 前言 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，进行特征选择的原因如下：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；去除不相关特征，降低学习难度。 常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。2. 过滤式选择 过滤式方法先对数据集
非线性逻辑回归，主要通过给出的俩个变量，构建出一个新的矩阵，这个矩阵的其他元代表给出的这俩个变量的高次数。再根据上一节课的步骤做出来就行。主要需要注意最后得到的K系数矩阵对应的变量的次方。这个代码我也没写的太好，到更高次通用性不好，但由于写出一个通用性代码太费时间了，就直接拿二次函数和三次函数举例就行，如果你感兴趣，你可以根据规律，构建一个有规律的矩阵，并规律的给它乘上相应的回归得到的
