DataScience：机器学习中特征工程之WOE编码(离散变量编码/有监督)的简介、计算过程、案例应用之详细攻略
(1)、什么是WOE编码
(2)、案例理解WOE编码
(3)、WOE编码技术的深度思考
(4)、为什么选择采用WOE编码？
(5)、WOE编码的优势
WOE编码—离散变量编码(有监督性的编码)
在建模前，我们需要把原始的值转化成WOE值才能使得模型效果好。
提出问题 怎样对字段的每个分段进行评分呢？这个评分是怎么来的？
解决方案 WOE编码，
将预测概率值转化为评分，
利用变量相关性分析和变量的系数符号保证每个分箱评分的合理性。
分箱之后我们便得到了一系列的离散变量，下面需要对变量进行编码，将离散变量转化为连续变量。WOE编码是评分卡模型常用的编码方式。
2022-06-16 14:05:38
508KB
本文来自于csdn，本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：
特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处
2022-06-10 10:56:05
177KB
1
温州大学黄海广教授机器学习特征工程PPT。
在原始数据集中的特征的形式不适合直接进行建模时，使用一个或多个原特征构造新的特征可能会比直接使用原有特征更为有效。特征构建：是指从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征。操作：使用混合属性或者组合属性来创建新的特征，或是分解或切分原有的特征来创建新的特征。方法：经验、属性分割和结合。数据归一化的目的是使得各特征对目标变量的影响一致，会将特征数据进行伸缩变化，所以数据归一化是会改变特征数据分布的。数据标准化为了不同特征之间具备可比性，经过标准化变换之后的特征数据分布没有发生改变。就是当数据特征取值范围或单位差异较大时，最好是做一下标准化处理。聚合特征构造主要通过对多个特征的分组聚合实现，这些特征通常来自同一张表或者多张表的联立。聚合特征构造使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。常见的分组统计量有中位数、算术平均数、众数、最小值、最大值、标准差、方差和频数等。相对于聚合特征构造依赖于多个特征的分组统计，通常依赖于对于特征本身的变换。转换特征构造使用单一特征或多个特征进行变换后的结果作为新的特征。
2022-06-07 16:06:33
8.77MB
1
思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思维导图！！！思
2022-05-23 21:06:55
3.22MB
1
第2章 特征工程 2（自我学习集）
2.1. 数据集 2
2.1.1. 可用数据集 2
2.1.2. sklearn数据集 4
2.1.3. 数据集的划分 6
2.2. 特征工程介绍 7
2.2.1. 为什么需要特征工程(Feature Engineering) 8
2.2.2. 什么是特征工程 8
2.2.3. 特征工程的位置与数据处理的比较 8
2.3. 特征抽取 9
2.3.1. 特征提取 10
2.3.2. 字典特征提取 10
2.3.3. 文本特征提取 12
2.4. 特征预处理 20
2.4.1. 什么是特征预处理 20
2.4.2. 归一化 21
2.4.3. 标准化 24
2.5. 特征降维 26
2.5.1. 降维 27
2.5.2. 降维的两种方式 27
2.5.3. 什么是特征选择 28
2.6. 主成分分析 36
2.6.1. 什么是主成分分析(PCA) 36
2.6.2. 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维 40
2.7. 总结 42
2.8. 作业 43
2.9. END 44
2022-05-21 11:06:18
9.33MB
1
该部分涉及特征变量编码、特征相关性分析、训练集测试集拆分、PCA主成分分析、自动化特征选择及K-means聚类分析。
2022-05-20 16:01:24
1.72MB
1
本文件适用于初学机器学习的学者，内容简单详细欢迎使用，如果觉得有用的，可否关注一下呢！若您还有什么需要的，也可以私信我，资源不断更新中哦！欢迎来访！
2022-05-14 09:08:13
151KB
1
一共30页PPT，何为特征工程呢？顾名思义，就是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。
本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，特征工程的目的是去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
2022-05-10 09:38:58
1.12MB
1