类别

秋恨雪 2023-01-12 23:48:41

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类别特征在现实里十分常见，处理的方法也很多，最常见的思路是转为one-hot编码，当然这种处理方式比较粗暴，在许多算法里效果也不是很好。还有的处理方式寻找类别特征的最优切分，这个需要特定工具的支持，如LightGBM，细节见这篇文章。本篇文章主要讲解如何利用神经网络的embedding层处理类别特征。可以说，本篇文章是目前讲解利用神经网络的embedding层处理类别特征的最清晰的文章，相信读...

它将潜在的概念性变量与观测到的变量之间的关系建模为一个方程系统，并且可以同时估计观测变量之间的关系和潜变量之间的关系。简单来说，聚类分析相当于将小朋友根据相似的身高、体型、性别等特征分成不同的方队，每个方队里的小朋友看起来都是差不多的，而LCA是小朋友们根据不同的兴趣爱好，性格特点、家庭环境选择相互合适的人成为朋友。潜在类别模型（latent class model，LCM）是通过间断的潜变量即潜在类别变量来解释外显指标间的关联，使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计，进而维持其局部独立性的统计方法。

类别不平衡对数据分析的影响大部分的分类学习方法都有一个默认的假设：不同类别的训练样例数目相当。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大。比如如果一个1000个样例的数据集中，有998个反例只有两个正例。那么学习方法只需要返回一个预测值斗士反例的模型则正确率就可以达到99.8%，这显然是不合理的。类别不平衡问题定义类别不平衡（class imblance）指分类问题中不同类别的训...

在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。处理的主要方法如下：过采样：增加少数类别样本的数量，例如：减少 A 样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。欠采样：减少多数类别样本的数量，例如：增加 B 类样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。

耿老师解答2018-07-02 17:00用友软件中以前月份固定资产卡片可以修改吗?需要修改类别！此博文包含图片(2011-11-0314:17:57)转载▼标签：用友软件固定资产类别调整杂谈分类：用友软件如果是以前的要修改的话，反结账的同时会把以前所有新增的固定资产卡片全部删除，包括固定资产模块生产的凭证。建议做一张卡片类别的变动单就可以了。资产变动里面应该有一个类别调整，你...

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