基本分类
1、One-Hot Encoding——转化n分类变量为n个二元特征稀疏结构
2、Hash Encoding——转化分类变量为固定长度的哈希向量
3、计数型Encoding——跟全局统计有线性关系
4、Embedding——高维向量投影到低维
5、缺失数据处理——平均值、中位值、模值、模型生成值
6、对数组做标准化——例如向量归一化
自然语言处理的特征工程
1、Bag of words——One-Hot encoding的一种表达
2、TF-IDF——过滤常见词，保留重要词
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2、Hash Encoding——转化分类变量为固定长度的哈希向量
3、计数型Encoding——跟全局统计有线性关系
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5、缺失数据处理——平均值、中位值、模值、模型生成值
6、对数组做标准化——例如向量归一化
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什么是特征工程？顾名思义，特征工程是一种工程活动，目的是从原始数据中最大限度的提取出能表征原始数据信息的特征。数据...
什么是特征选择 特征工程(Feature Selection)，也叫做特征子集选择(Feature Subset ...
什么是特征工程？ 数据预处理 特征选择 降维 1. 什么是特征工程？ 有这么一句话在业界广泛流传，数据和特征决定了...
本文标题：特征工程是啥米
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tdcnvxtx.html
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