特征的类型与数值化

DerekLiv 2023-01-13 02:55:16

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- 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 - 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 - 应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化

ML之DictVectorizer：利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据向量化(数值化)同时处理【类别型】特征(本质是OneHot处理)和【数值型】特征(不经过任何处理)代码实战目录利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据向量化(数值化)同时处理【类别型】特征(本质是OneHot处理)和【数值型】特征(不经过任何处理)代码实战利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据

本篇内容讨论的是数据特征处理中数据标准化方案，相比于在【数据特征处理之数值型数据（归一化）】中介绍的归一化方案由于自身的不足而导致的应用场景受限（数据量较小的工程、不稳定），数据标准化方案几乎克服了特征极值的影响，且完全适用于数据工程较大的场景。本文内容虽然很基础，但为了更加形象的理解知识内容，所以开始还是给出知识点的逻辑位置什么是特征处理？通过特定的统计方法（数学方法）将待处理数据转换为算法要求的数据的这个过程称为特征处理。标准化的特点对不同特征维度的伸缩变换使得不同度量之间的..

什么是特征处理？通过特定的统计方法（数学方法）将待处理数据转换为算法要求的数据的这个过程称为特征处理。数值型数据归一化方案：归一化的特点对原始数据进行归一化处理后使其映射到指定范围内（通常默认是[0,1]之间）降低数据附带的量纲影响，使不同的特征具有相同的尺度(Scale)，进而具有可比性(公平性) 【注】归一化也被称为最大最小标准化（min-max Normalization）、调节比例（Rescaling）我们常用的归一化...

多特征值序列化数值化独热编码处理当我们在运用某些模型时，比如在Scikit-learn中，它要求数据都得是numberic（数值型），若是文本类型就无法进行训练。那么在这种情况下，我们就应该先对数据进行序列化数值化：下面是几种在Python中数值化的方法： 1. 自然数编码 : a) 使用sklearn中的LabelEncoder()方法,转换为数值型特征 ...

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