（获取难度、准确率、覆盖率）
降维
特征选择
filter：自变量和目标变量之间的关联
wrapper：通过目标函数（AUC/MSE）来决定是否加入一个变量
embedded：学习器自身自动选择特征
特征工程 -Data PreProcessing（数据预处理）-Feature Extraction（特征提取）-...
难点：数据预处理与特征工程
数据比算法重要。数据决定了机器学习的上限，而算法只是去尽可能的逼近这个上限。这里的数据不是指原始数据，而是经过特征...
前言 特征工程在机器学习中占有相当重要的地位，，那么特征工程是什么呢？ 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够...
梳理需要哪些数据 评估可用性 （获取难度、准确率、覆盖率） 特征清洗 清洗异常样本 采样，正负样本均衡 采样，样本...
虽然现在深度学习非常盛行，它可以自动进行特征工程，但是实际工作中往往没有那么多数据量支撑你使用深度学习模型，因此对...
可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。 折磨...
数据处理步骤 获得数据预处理数据特征提取特征选择和特征降维 数据预处理6个步骤 1.选择子集2.列名重命名3.缺失...
模型输入的预处理 这个预处理其实就是模型训练阶段的预处理流程，和它对齐就好，特征工程常见的一些预处理包括了： 图像...
预处理数据，均值化，特征缩放： 计算协方差：
本文标题：特征预处理
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