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数据挖掘中的特征工程理解与使用下载
weixin_39821051
2021-12-07 13:51:11
特征工程初学者 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/m0_46483888/57769005?utm_source=bbsseo
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数据挖掘中的特征工程理解与使用下载
特征工程初学者 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/m0_46483888/57769005?utm_source=bbsseo
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数据挖掘
:
特征工程
——特征处理与特征生成
数据挖掘
:
特征工程
——特征处理与特征构建 这里贴一张网上
特征工程
的流程,供大家学习。 一、什么是
特征工程
特征工程
: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
。。就是获取更好的训练数据。主要有两个方面: 获取更好的数据 使机器学习算法达到最优 二、
特征工程
处理的意义 有这么一句话在业界广泛流传: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...
数据挖掘
之
特征工程
人们观测或者收集到的数据样本是高维的,但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布,即高维空间
中
的一个低维“嵌入”。且在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍,因此
特征工程
的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
。不仅减少过拟合、减少特征数量(降维)、提高模型泛化能力,而且还可以使模型获得更好的解释性,增强对特征和特征值之间的
理解
,加快模型的训练速度,还会获得更好的性能。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,因此工程的..
数据挖掘
:
特征工程
——特征提取与选择
数据挖掘
:
特征工程
——特征降维与选择 特征的处理和构建已经在上一篇特征处理和构建文章
中
有所总结。接来下对特征降维和选择进行说明。 一、什么是特征降维与特征选择? 一般经过特征处理和生成后,会产生大量的特征,而这些特征
中
有的特征是很重要的,但不是每一项特征都对模型有用,因此,要将这类没用的特征剔除掉。所以,特征降维与特征选择的主要目的就是为了剔除无用的特征。 之前一直有个疑惑,既然特征降维与特征选择...
数据挖掘
概念与流程和数据预处理与
特征工程
数据挖掘
是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集
中
提取隐含在其
中
的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它综合运用了统计学、机器学习、数据库、模式识别等多领域的技术和方法,旨在发现数据
中
的模式、关联、趋势、异常等,以帮助决策者做出更明智的决策。数据预处理和
特征工程
是数据分析、机器学习等领域
中
非常重要的环节,它们可以显著提高数据的质量和模型的性能,为后续的准确分析和有效预测奠定坚实的基础。收集过程
中
要确保数据的完整性和准确性,注意数据的来源是否可靠,是否存在数据缺失等问题。
数据挖掘
实战之天池精准医疗大赛(5)——
特征工程
1
Part 4-1 :
特征工程
现在开始
数据挖掘
中
最玄妙也是最重要的部分:
特征工程
(Feature Engineering)。初学机器学习,一般只是对此概念及相关内涵有所了解,此处试图以实践性的角度,详细阐述
特征工程
。引用一句老掉牙的话,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。好特征即使
使用
一般的模型,也能得到很好的效果!好特征的灵活性在于它允许你可以选择不复杂的模型,同时...
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