数据可视化的重要性：在构建模型时，使用可视化方法查看一下输入和输出之间以及各个输入特征之间的关系是一种非常好的做法。
概率图是一种非常简单的可视化方法，用以比较数据的实际分布与理论分布， 它本质上是一种表示实测分位数和理论分位数的关系的散点图
不要“中心化”稀疏数据！在稀疏特征上执行 min-max 缩放和标准化时一定要慎重，它们都会从原始特征值中减去一个量。对于 min-max 缩放，这个平移量是当前特征所有值中的 最小值;对于标准化，这个量是均值。如果平移量不是 0，那么这两种变换 会将一个多数元素为 0 的稀疏特征向量变成密集特征向量。根据实现方式的 不同，这种改变会给分类器带来巨大的计算负担。词袋就是一种稀疏的表示方式，大多数分类算法的实现都针对稀疏输入进行了优化。
当特征数大于数据量的时候，需要正则化
良好的模型会有较高的 R 方分数。完美的模型能得到的最大 R 方分数是 1。R 方分数可以是负 的，一个糟糕的模型...
最近在做天池项目过程中，涉及到最重要的一步骤就是特征工程。本文旨在总结特征工程知识点，项目实战请移步：特征工程详解...
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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。因此，特征工程在机器学习过程中占据极其重要的一部...
1、导入数据 略 2、查看数据 略 3、特征工程 补充部分之前常用的特征缩放是StandardScaler，搜了一...
sklearn作为python机器学习的一个常用库，可以用来做特征工程，算法的调用，模型的评估 特征工程 特征工程...
在深度学习中是否需要特征工程中，阐述了在工业界的深度学习应用中，对特征工程的必要性。 在：高频特征打压 中通过特征...
点击率预估 特征工程 主要内容 主要介绍在实际的点击率预估的工程过程中，有那些tricks，包括特征工程以及一些...
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...
做多模态融合需要特征工程知识，所以来学特征工程，最近还要学深度学习算法，统计学方法，好多东西要学！特征工程入门的介...
本文标题：【特征工程】学习过程中的补充知识点
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