python数据预处理方式 :数据降维

上传者: 38616330 | 上传时间: 2021-12-23 10:58:28 | 文件大小: 75KB | 文件类型: -
数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时,都需要对数据做降维处理。 数据降维有两种方式:特征选择,维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值。 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维,既能满足后续数据处理和建模需求,又能保留维度原本的业务含义,以便于业务理解和应用。对于业务分析性的应用而言,模型的可

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明