一．互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统，可以看到，其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的，其训练方法虽然有多种，但目标是一致的，训练结果对效果的影响是比较大，但是训练方法本身，对效果的影响却不是决定性的，因为训练的是每个特
转载
2019-10-16 16:51:00
375阅读
2评论
# 特征离散化 Python 代码详解
在机器学习和数据分析中，特征离散化是一种常用的预处理技术。它的主要目的是将连续的数值型特征转化为离散的类别特征，从而提高模型的性能和可解释性。本文将详细介绍特征离散化的概念，并以 Python 代码示例帮助理解。
## 特征离散化的概念
特征离散化有助于将连续变量转变为类别变量，这样可以使某些模型在处理数据时更加有效。例如，决策树或随机森林模型在处理类
原创
2024-09-26 08:42:45
45阅读
在数据科学和机器学习的应用中，我们经常会遇到“将连续特征离散化”的问题。离散化可以帮助我们将连续数据转换为分类数据，以便于模型处理和分析。本文将详细描述这一过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结。
### 背景定位
在现代企业中，数据驱动的决策制定对于推动业务增长至关重要。特别是在零售、电商和金融服务等行业，客户行为分析和预测对业务策略的制定影响重大。
在这些业务
连续特征离散化首先from wiki给出一个标准的连续特征离散化的定义：在统计和机器学习中，离散化是指将连续属性，特征或变量转换或划分为离散或标称属性/特征/变量/间隔的过程。这在创建概率质量函数时非常有用 - 正式地，在密度估计中。它是一种离散化的形式，也可以是分组，如制作直方图。每当连续数据离散化时，总会存在一定程度的离散化误差。目标是将数量减少到手头的建模目的可忽略不计的水平。在金融领域比较
转载
2024-04-27 19:31:36
45阅读
LR模型介绍：https://xingqijiang.blog..net/article/details/81607994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：（1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；（2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；（...
原创
2021-08-04 13:54:56
386阅读
特征函数定义是：设X是实值随机变量，则对任意实数t，有 称为随机变量X的特征函数，其中。一、离散概率分布1.单点分布 单点分布的分布列为。 其特征函数计算方法如下：2.二项分布 二项分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：3.泊松分布 泊松分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：4.几何分布 几何分布的分布列为。 特征函数的计算方法如下：二、连续概率分布1.正态分布 正态分布的分布密度是。
转载
2023-06-23 12:21:13
170阅读
利用python写主范式，这里觉得需要对几个函数进行学习，以及对逆波兰和正则法则有一定基础。 我们可以引入re库和easygui库，一个能提取字符串信息，一个能完成简单的用户界面，当然prettytable库也行，也能有比较不错的表格。re：当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错
转载
2024-05-17 02:47:32
35阅读
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； 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒
转载
2018-09-05 19:49:00
494阅读
2评论
参考：特征离散化（分箱）综述
原创
2022-07-18 10:54:54
95阅读
# 离散特征变为连续特征的方法
在机器学习中，我们常常会遇到特征类型的转换问题。特别是将离散特征（Categorical Features）转换为连续特征（Continuous Features）的需求。在许多算法中，连续特征比离散特征更易用，因此掌握这一技能对数据科学家而言至关重要。本文将探讨几种常见的方法，以帮助你轻松实现离散特征到连续特征的转换。
## 离散特征和连续特征的区别
离散特
一 单样本t检验“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm，（ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：15.6 16.2 22.5 20.5 16.4 19.4 16.6 17.9 12.7 13.9问题：公司生产
LR模型介绍：https://xingqijiang.blog..net/article/details/81607994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：（1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；（2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；（...
原创
2022-03-15 13:58:22
237阅读
离散化连续型数据准备数据准备数据detail.csv”，并将数据文件detail.csv放到到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录,并读取数据In[1]:import osimport pandas as pdimport numpy as npos.chdir('/course/DataAnalyze/data')detail = pd.read_csv('./d
转载
2023-10-29 07:19:20
283阅读
Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.EqualWidthDiscretizerPredictBatchOp Python 类名：EqualWidthDiscretizerPredictBatchOp 功能介绍 等宽离散可以计算选定数值列的 ...
转载
2021-06-18 00:03:00
210阅读
2评论
离散化 (Discretization) (有些时候叫 量化(quantization) 或 装箱(binning)) 提供了将连续特征划分为离散特征值的方法。 某些具有连续特征的数据集会受益于离散化，因为 离散化可以把具有连续属性的数据集变换成只有名义属性(nominal attributes)的
转载
2021-06-19 16:35:00
1504阅读
2评论
# 加载库 使用阈值方式离散 数值 单个阈值import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import Binarizer# 创建矩阵age = np.array([[6], [12], [20], [36], ...
原创
2022-07-18 14:56:06
143阅读
分位数离散化训练 (QuantileDiscretizerTrainBatchOp) Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.QuantileDiscretizerTrainBatchOp Python 类名：QuantileDiscreti
转载
2021-06-17 23:16:00
159阅读
2评论
目录0引言本文结构理论公式1、几何分布2、负二项分布3、帕斯卡分布4、泊松分布5、 参考链接 0引言本文结构在文章统计学基础——负二项分布的数字特征1中介绍了负二项分布，在博客2中介绍了离散分布的数字特征。 本文计算一些离散分布的：密度函数、分布函数、均值、方差、偏度、峰度、特征函数、矩母函数理论公式为了方便先给出计算公式：– 密度函数:– 分布函数：– 期望：– 方差：– 特征函数：– 矩母函
转载
2023-12-27 16:43:40
195阅读
离散化如果一个数值范围是0-10^9，数值域特别大，个数比较小，比如只有10^5个数（值域跨度很大，数分布很稀疏）。如果开10^9区域特别浪费内存。所以我们需要把他们映射到从0开始的连续的自然数。例：数组a[] = 1, 3, 100, 2000, 500000.数值很大，但是里面的数很小。我们使用0，1，2，3，4，来分别映射到1，3，100，2000，500000中.这个过程就叫做离散化。离散
转载
2024-04-19 15:27:45
96阅读
数据预处理数据挖掘中主要用于数据预处理的方法有以下几种：1. 聚集（Aggregation）2. 抽样（Sampling）3. 维归约（DimensionalityReduction）4. 特征子集选择（Feature subset selection）5. 特征创建（Feature creation）6. 离散化（Discretization）和二元化（Binarization）7. 属性变换练
转载
2023-11-18 20:59:42
141阅读
