相关阅读
柔光的暖阳◎相关 【机器学习】编码、创造和筛选特征
在机器学习和数据科学领域中，特征工程是提取、转换和选择原始数据以创建更具信息价值的特征的过程。假设拿到一份数据集之后，如何逐步完成特征工程呢？ 文章目录 一、特性
野性酷女相关 【机器学习】特征编码OneHot与Dummy的区别与联系
目录：OneHot与Dummy 一、前言 二、OneHot编码 三、Dummy编码 一、前言 在模型的训练过程中，我们会对数据集的连续特征进行离
相关 【机器学习】离散型特征为什么要用One-Hot编码？
> 以前专门思考过这个问题，碰巧今天又遇到了，记录一下。 数据集中的特征分为离散型特征和连续型特征，在机器学习算法中，特征之间距离的计算是十分重要的，因此，直接把离散变量的取
相关 sklearn onehot编码
sklearn onehot编码解读[https://www.cnblogs.com/Jerry-home/p/9824085.html][https_www.cnblogs.
相关 机器学习处理离散数据_机器学习处理数据为什么把连续性特征离散化，离散化有何好处？...
在机器学习中，很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。为此挺好奇，为什么要这么做，什么情况下才要做呢。 一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变
相关 离散型特征的编码方式one-hot编码
[转自one-hot 编码][one-hot] pandas 对one-hot编码的函数为：pd.getdummies() sklearn中的one-hot编码;
迷南。相关 机器学习之离散型特征的处理-one hot encoder
转载自[https://www.cnblogs.com/daguankele/p/6595470.html][https_www.cnblogs.com_daguankele_
相关 TensorFlow学习笔记--onehot编码
onehot：顾名思义--独热 适用：因为有些数据集并非连续性的，例如常见的多分类，适用于离散型的数据集 离散型的数据集：二分类，多分类等等 连续型的数据集：语言识别，文
相关 【转】逻辑回归LR的特征为什么要先离散化
转自：[文章][Link 1] 在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 1.
还没有评论，来说两句吧...