Вопросы с тегом «feature-engineering»

98
Когда использовать One Hot Encoding против LabelEncoder против DictVectorizor?

Я уже некоторое время строю модели с категориальными данными, и когда в этой ситуации я в основном по умолчанию использую функцию LabelEncoder scikit-learn для преобразования этих данных до построения модели. Я понимаю разницу между OHE, LabelEncoderи DictVectorizorс точки зрения того, что они...

scikit-learn categorical-data feature-engineering
23
Функции кодирования, такие как месяц и час, как категориальные или числовые?

Лучше ли кодировать функции, такие как месяц и час, как фактор или число в модели машинного обучения? С одной стороны, я считаю, что числовое кодирование может быть разумным, поскольку время - это прогрессирующий процесс (за пятым месяцем следует шестой), но с другой стороны, я думаю, что...

machine-learning feature-extraction feature-engineering encoding numerical
20
Если один горячий вектор масштабируется с числовыми атрибутами

В случае наличия комбинации категориальных и числовых атрибутов я обычно конвертирую категориальные атрибуты в один горячий вектор. Мой вопрос заключается в том, чтобы оставить эти векторы как есть и масштабировать числовые атрибуты посредством стандартизации / нормализации, или мне следует...

feature-engineering feature-scaling data-science-model
19
Как выполнить проектирование функций на неизвестных функциях?

Я участвую в соревнованиях по борьбе. Набор данных имеет около 100 объектов, и все они неизвестны (с точки зрения того, что на самом деле они представляют). В основном это просто цифры. Люди выполняют много функций по разработке этих функций. Мне интересно, как именно можно выполнить разработку...

machine-learning feature-selection feature-extraction feature-engineering kaggle
19
Способы работы с функцией долготы / широты [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 3 года назад . Я работаю над вымышленным набором данных с 25 функциями. Двумя характеристиками...

machine-learning python feature-engineering feature-scaling normalization
16
сделать морскую карту тепла больше

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
15
Почему мы преобразуем перекос данных в нормальное распределение

Я проходил решение конкурса цен на жилье на Kaggle ( ядро Human Analog по ценам на жилье : методы предварительной регрессии ) и наткнулся на эту часть: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew skewed...

regression feature-extraction feature-engineering kaggle feature-scaling
13
В чем разница между одной горячей кодировкой и одной внешней кодировкой?

Я читаю презентацию, и она рекомендует не использовать кодировку "оставь один", но с одной горячей кодировкой все в порядке. Я думал, что они оба были одинаковыми. Кто-нибудь может описать, в чем различия между...

machine-learning data-mining feature-selection feature-extraction feature-engineering
10
Это хорошая практика разработки функций?

У меня есть практический вопрос о проектировании функций ... скажем, я хочу прогнозировать цены на жилье с помощью логистической регрессии и использовал множество функций, включая почтовый индекс. Затем, проверив важность функции, я понял, что zip - довольно хорошая функция, поэтому я решил...

logistic-regression feature-engineering feature-construction