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，类别型特征必须经过处理转换成数值型。Sklearn中提供了几个转换器来处理文本属性，下面将总结LabelEncode(序号编码)、OneHotEncoder(独热编码)和LabelBinarizer(二进制编码)转换器用法1. 类图结构 2. LabelEncod
转载
2024-04-03 20:18:47
70阅读
文章目录前言一、常见的类别特征转换方法二、其他方法1.赫尔默特对比（Helmert contrasts）2.Sum Contrast（Sum (Deviation) Coding）3.Forward Difference Coding4.Backward Difference Coding5.Polynomial Contrast 前言类别型特征（Categorical Feature）主要是指
转载
2024-04-02 10:05:18
90阅读
特征工程（Feature Engineering）经常被说为机器学习中的black art，这里面包含了很多不可言说的方面。怎么处理好特征，最重要的当然还是对要解决问题的了解。但是，它其实也有很多科学的地方。这篇文章我之所以命名为特征处理（Feature Processing），是因为这里面要介绍的东西只是特征工程中的一小部分。这部分比较基础，比较容易说，所以由此开始。单个原始特征（或称为变量）通
转载
2024-07-15 13:24:07
91阅读
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等一、Label EncodingLabelEncoder() 将转换成连续的数值型变量。即是对不连续的数字或者文本进行编号，我们知道
转载
2024-02-18 15:09:42
70阅读
作者：Inbar Naor编译：ronghuaiyang 前戏 词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。很快我们发现，如果你想使用文本数据，点击流数据，或者几乎所有带有分类特
转载
2024-05-21 21:07:35
30阅读
目录一、第一阶段1.1、MP模型1.2、感知机二、第二阶段2.1、多层感知机(DNN)2.2、BP神经网络2.3、卷积神经网络（CNN）2.4、循环神经网络（RNN）2.5、长短时记忆网络（LSTM）三、第三阶段3.1、Hopfield网络3.2、玻尔兹曼机3.3、受限玻尔兹曼机 深度学习是基于神经网络发展起来的技术，而神经网络的发展具有历史悠久的历史，而且发展历程也是一波三折总结起来可
# PyTorch中的Embedding处理类别特征
在深度学习中，处理类别特征是非常常见的任务。类别特征指的是一些离散的变量，例如性别、国家等。在传统机器学习中，我们通常使用独热编码（One-hot Encoding）来处理类别特征。然而，在深度学习中，我们可以使用嵌入（Embedding）来处理类别特征。PyTorch提供了一个Embedding类，用于将类别特征转换为连续的向量表示。
#
原创
2023-09-11 09:39:29
518阅读
做nlp很多时候要用到嵌入层，pytorch中自带了这个层什么是embedding层我用最通俗的语言给你讲 在nlp里，embedding层就是把单词表[‘你’，‘好’，‘吗’] 编码成‘你’ --------------[0.2,0.1]
‘好’ --------------[0.3,0.2]
‘吗’ --------------[0.6,0.5]的向量的办法为什么要embedding这是写
转载
2023-06-06 00:18:53
348阅读
# PyTorch 类别特征转换成嵌入（Embedding）的实现
学习如何在PyTorch中将类别特征转换为嵌入是一个非常重要的技能，特别是在处理分类数据时。嵌入将离散的类别特征转化为连续的向量表示，从而能够更好地与深度学习模型进行配合。本篇文章将详细介绍实现这一过程的步骤、相关代码及其解释。
## 整体流程
以下是将类别特征转换为嵌入的整个流程概述，涉及的数据预处理和模型构建等步骤。
逻辑回归（Logistic Regression，LR）应该是互联网行业使用最广的分类模型了。CTR预估、反作弊、推荐系统等等领域都在大量使用LR模型。近几年，DNN有逐渐取代LR的趋势，但LR仍然有着理论完备、训练速度快、物理意义清晰等优势。对于业务发展初期，LR仍然是首选。最后，LR模型本身并不复杂，成功的关键在于特征工程（Feature Engineering)。特征工程以后会有专门的文
# PyTorch 中的类别嵌入（Embedding）
在深度学习中，尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域，类别嵌入（Categorical Embedding）是一种重要的技术。它通过将离散的类别变量转换为低维连续向量，使得模型能够更好地捕捉类别之间的相似性。本文将介绍 PyTorch 中类别嵌入的基本概念及其实现，并配以代码示例和可视化流程图。
## 什么是类别嵌入？
类别嵌入
原文来自google developer的机器学习入门课程。主要觉得有几个点，很能说明embedding的本质，以及为什么要用embedding来做矢量化。以下我对原文做了我需要的信息的摘录，需要阅读原文的请自行去google developer上查看。1、分类数据矢量化分类数据是指表示来自有限选择集的一个或多个离散项的输入特征。分类数据最直接的是通过稀疏张量(sparse tensors)表示，
转载
2024-03-05 13:53:40
85阅读
分为四个阶段：收集数据、分析数据、打标签、解决方案收集数据和分析数据都是对信息的操作，所以可以归纳为：信息->标签->方案信息：收集、抽离、行为分析，标签：打标签：码农、抠门、收入高方案：优化产品、运营方案，比如依据上面的标签信息可以知道这是一个高收入却抠门的码农，那我们就可以使用特惠、促销等方案“勾引”他。信息的分析基础属性：年龄、性别、星座、教育、身高、职业（一般是不随自己永远随意
转载
2024-04-25 13:12:53
33阅读
# Python 特征重要性排序与类别型特征处理
在数据科学和机器学习中，特征重要性排序是一个重要的环节。它帮助我们理解各个特征对于模型预测的贡献，指导特征的选择和工程。在许多实际项目中，类别型特征的处理常常是一个挑战。本文将结合实际例子，讲解如何使用Python在特征重要性排序中有效处理类别型特征。
## 背景与问题
假设我们正在开发一个预测用户是否会购买旅游产品的模型，数据集中包含多个特
在机器学习任务中，如何有效处理类别特征和数值特征是一个重要的问题。特别是当我们使用深度学习框架 PyTorch 来实现 Factorization Machine (FM) 模型时，准确地处理这些特征显得尤为关键。本文将详细记录我处理“Pytorch FM 对于类别特征和数值特征”的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘。
### 背景定位
在广告推荐系统中，用户的行为和属
本文系统梳理了9种类别型特征的编码方法。如有不足，还望指正。一、背景当我们预处理数据时，碰到类别型变量，需要将它们编码转换后才能输入进模型当中。按照不同的划分标准
原创
2022-01-11 15:46:42
1629阅读
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树
转载
2022-06-06 00:03:17
1572阅读
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大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们
转载
2021-10-26 15:36:15
896阅读
在java中数据类型整体分为两大类： 1）基本数据类型/原生数据类型，共8个 1：数值型 整数型：byte、short、int、long&n
转载
2023-11-19 07:41:49
197阅读
①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
转载
2024-08-28 16:03:26
44阅读
