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
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2024-02-18 15:09:42
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# 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。
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
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2024-05-21 21:07:35
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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
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2024-04-03 20:18:47
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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
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2024-04-02 10:05:18
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# 使用LightGBM模型指定类别特征
在机器学习中，特征工程是非常重要的一环，而类别特征是其中的一个重要组成部分。在使用LightGBM模型时，如何处理类别特征也是一个关键问题。本文将介绍如何在Python中使用LightGBM模型，并指定类别特征进行建模。
## LightGBM简介
LightGBM是一个梯度提升框架，它使用基于直方图的算法进行决策树的学习。相比传统的梯度提升算法，L
原创
2024-04-04 03:20:42
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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
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2021-10-26 15:36:15
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# Python LGBM模型传入类别特征的实现
在机器学习中，类别特征的处理是一个重要的步骤。LightGBM（LGBM）是一种高效的梯度提升框架，能够处理大型数据集，并且支持类别特征的直接输入。本文将详细介绍如何在Python中使用LGBM模型传入类别特征，帮助您更好地理解和实现这一过程。
## 实现流程
下面的表格展示了实现LGBM模型传入类别特征的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在这里通过介绍分类和分类学的历史，从历史观点更直观和形象的给出分类的概念和相关研究内容，也为数据挖掘中的分类算法奠定一点的历史和理论基础，可以看成是一个引语或扩充。所以把该文归入AI目录中。 人类对于生物体的分类研究历史最为悠久，也是研究的最为全面的分类领域，并且形成了专门的综合性学科——分类学。地球上现生的物种以百万计，千变
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2024-06-28 20:10:57
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0.导语特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，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。此之前，我已经写了以下几篇AI基础的快速入门，本篇文章讲解特征工程基础第一部分：（类别特征）。已发布：AI基础：Python简易入门AI基础：Numpy简易入门AI基础：Pandas简易入门AI基础：Scipy(科学计算库)简易入门AI基础：数据可视化简易入门（matplotlib
原创
2020-12-26 16:09:12
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0.导语特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大
原创
2022-12-12 12:52:36
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类别特征一个类别特征，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。
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2021-06-05 16:43:32
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特征工程的完整流程是：特征设计 -> 特征获取 -> 特征处理 -> 特征存储 -> 特征监控。本篇主要介绍如何对类别特征进行处理。类别特征即特征的属性值是一个有限的集合，常见几种处理方法为：序号编码One-Hot（独热）编码哑变量（虚拟）编码二进制编码效应编码哈希编码统计学中常用编码1、序号编码序号编码（Label Encoding）即通过数字序号和值进行一一映射达到编码
一，单一特征线性回归在NG的ml视频中举的是房价的例子，在这里我们也同样以房价为例:在这个例子中只有房子面积x（Size）对房价（Price）有影响，如图所示，我们就可以写成图中的关系式，θ1为面积x特征的系数，θ0表示额外一个系数。二，多特征线性回归当有很多因素来决定房价的时候，如图我们就需要更多的未知数和系数来表示结果，在这之前需要普及一些表达式的含义，如图n表示影响因素（特征向量）的个数，m
# Python转换为类别变量
在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要处理各种类型的数据。其中，类别变量是一种特殊的数据类型，用于表示离散的取值。在Python中，我们可以使用不同的方法将数据转换为类别变量，以便更好地处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python将数据转换为类别变量，并提供相应的代码示例。
## 什么是类别变量？
类别变量，也称为离散变量或标称变量，是一种表示具有有限数量
原创
2023-09-09 16:31:57
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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
GBDT+LR的提出源自于高特征交叉带来的组合爆炸问题。推荐系统中的FM及FFM都是在基本特征的基础之上进一步构造新的特征（特征与特征之间的交叉）。2014年，Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型的解决方法。GBDT+LR的使用场景GBDT+LR主要运用在CTR点击率预估，即去计算用户点击推送广告的概率。那么为什么要采用这种组合方式呢？因为点击率预估涉及到的样本一般是上亿级别的，样本量
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2024-07-27 11:17:37
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前言在之前的文章中，我们已经介绍过部分类别特征编码的内容，此处，我们将所有的内容进行整合为一个系列，我们不罗列过多的知识点，重点介绍在kaggle过往几年内中大家最为常用有效的类别编码技巧，如果对其它类型编码感兴趣的朋友可以学习扩展部分的内容。
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2022-04-22 23:37:37
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# Python数值特征转换
在数据分析和机器学习领域，数据的特征转换是非常重要的一环。特别是在处理数值型特征时，通常需要对其进行一些转换，以便更好地适应模型的需求或提高模型的性能。Python提供了丰富的工具和库来进行数值特征转换，本文将介绍一些常见的数值特征转换方法，并演示如何在Python中实现。
## 常见的数值特征转换方法
### 1. 标准化（Standardization）
原创
2024-05-31 06:26:55
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Situation：最近在看业务代码，代码中很奇怪，出现了四类特征类型：连续、类别、one-hot、数值类型，然代码中部分类型并无后续操作。看到这四种类型特征，让我费解，为什么是四种？这四种究竟具体指代什么？确定正确？带着问题，开始了查找资料之路，汇总至此，若有不当之处，请批评指正，不吝赐教~~Target：1.上述四种类型特征的定义是什么？即什么样的特征能对其归类到上述特征。2.每一类型特征会给
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2024-06-28 14:17:21
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