特征编码-1

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:33

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特征编码1 - 特征编码概述与分类
优势在于：同样是年龄这个维度，如果是在研究奶粉的问题中，我们拆解问题的粒度需要到：0-1个月，1-3个月，3-6个月，6-12个月…，但是研究青少年焦虑的问题时，就需要另一种编码方法，因此手动进行编码可以构造更细...
特征编码方法-OneHotEncoding
在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”，如果我们用简单的0,1代替就会有问题，因为男女之间不存在大小关系。 二. 为什么使用one-hot...
特征编码2 - 无监督一维编码（序数编码、计数编码）及python示例
前情提要：特征编码1 - 特征编码概述与分类：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/123050687 无监督的含义是：特征编码时只根据自身的 无监督输出1维 按照本身的数据来进行编码，并且输出的结果...
[机器学习与scikit-learn-43]：特征工程-特征提取(编码)-2-什么是特征提取以及文本词频向量
第1章 从文本中提取特征概述 1.1 概述 1.2 为什么不能采用ASCII编码 1.3 什么是特征 1.4 什么是特征提取 1.5要对文本进行编码，需要遵循几个基本的规则 第2章 特征提取方法：词频向量 2.1 什么是词频 2.1 ...
【机器学习】Spark ML 对数据特征进行 One-Hot 编码
其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说，对于一个有kkk个不同取值的离散特征，其 One-...
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