有序类别特征有序类别特征，故名思意，就是有相对顺序的类别特征。例如： 年龄段特征："1-10,11-20,21-30,31-40"等年龄段； 评分特征："high,medium,low"； 有序类别特征和无序的类别特征有些许区别，例如Label编码等
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2022-04-22 23:32:24
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文章目录前言一、get_dummies1、导库，创建表格2、调用哑变量方法3、删除
原创
2023-01-17 08:55:13
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5. 特征提取特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某个特征的算法。在通常大部分生产、生活的大数据人工智能的项目中，除去语音和图像等特定专业化场景，由于各种原因，而没有足够的训练数据支撑，我们还无法完全信任算法自动生成的特征，因而基于人工经验的特征工程依然是目前的主流。往往人工经验这件事不易掌控、层次水平差距较大，加之许
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2024-02-02 19:46:11
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时间特征时间信息是极其敏感的信息，我们在数据竞赛中看到分数前后排出现较大gap的时候，第一时间需要考虑的就是时间信息，时间特征在很多竞赛中，往往可以决定排名的走势，那么当我们拿到时间相关的特征时，该如何进行思考，构建强有力的特征呢？
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2022-04-22 23:37:07
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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 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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文章目录skLearn 数据预处理和特征工程：特征工程skLearn 数据预处理和特征工程：特征工程返回顶部
原创
2022-08-12 11:48:17
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近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍。流程图环境设置、模块加载 # coding: utf-8
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklea
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2023-08-24 17:14:05
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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。在此之前，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二部分：（数字特征处理）。目前已经发布：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（matp
原创
2020-12-26 15:14:40
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0.导语特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质
原创
2022-11-14 16:29:07
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ML之FE：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)目录特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果实现代码特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 768 entries, 0 to 767Data columns (total 9 columns): # Colu
原创
2021-06-15 18:00:19
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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。在此之前，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三部分：（文本特征处理）。目前已经发布：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（matp
原创
2020-12-26 11:10:49
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最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。在此之前，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...
原创
2022-12-12 12:52:11
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ML之FE：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)目录特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果实现代码特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)
原创
2022-02-10 14:40:31
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前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/sklearn/torch...，这里主要介绍sklearn.pr ...
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2021-07-19 01:05:00
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机器学习python入门之特征工程Baseline model加载数据Load the data准备目标列Prepare the target column转换时间戳Convert timestampsPrep categorical variablesCreate training, validation, and test splitsTrain a modelMake prediction
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2023-08-10 18:12:38
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OX00 引言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。特征做不好，调参调到老。重视调参，少走弯路！特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feat
文章目录1、数据集1.1 可用数据集1.2 scikit-learn数据集sklearn小数据集sklearn大数据集1.3 数据集的划分数据集划分API2.特征工程2.1特征工程包含内容3.特征提取3.1字典特征提取3.2 文本特征提取3.3中文文本特征提取3.4 Tf-idf文本特征提取公式4.特征预处理4.1 归一化4.2 标准化5. 特征降维5.1 特征选择5.1.1 低方差特征过滤5.
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2023-10-30 22:47:35
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利用Python进行常见的特征工程上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。但由于特征工程是数据建模重要的一环，所以这里就做一个简单的总结。希望能给大家带来一些小小地帮助～首先给到一个特征工程概览图（如下）：单特征操作数据变换离散变量-哑编码import pandas as pd
# 构造数据
df = pd.DataFrame({'
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2023-08-10 22:13:17
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特征工程是数据科学和机器学习中的重要技巧，对机器模型性能和EDA（exploratory data analysis）的质量有重要影响。本文介绍几种特征工程技巧 目录什么是特征工程数据集缺失值处理类别特征缺失值处理方法数值特征缺失值处理使用模型填充缺失值类别特征处理类别特征类型独特编码哈希编码数值/连续特征的处理使用领域知识构造特征多项式（交叉）特征特征标准化日期特征处理地理位置特征处理 什么是特
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2023-10-21 10:50:16
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