标签：numpy nbsp 均值 desc 数据 方法 nsf load enumerate
二值化处理：将细粒度的度量转化成粗粒度的度量，使得特征的差异化更大。
from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd X,y = load_iris(return_X_y=True) df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD")) from sklearn.preprocessing import Binarizer df_X["A"].describe() bn = Binarizer(threshold=5.843333) df_X["A"] = bn.transform(df_X["A"].values.reshape(-1,1))
特征多项式交互：捕获特征之间的相关性
from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd X,y = load_iris(return_X_y=True) df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD")) from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures pnf = PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=True) temp = pnf.fit_transform(df_X[["A","B"]].values) for i,column in enumerate(list("EFGH")): df_X[column] = temp[:,i]
数据分布倾斜的处理：
log变化：log变化倾向于拉高那些落在较低的幅度范围内自变量的取值，压缩那些落在较高的幅度范围内自变量的取值，log变化能够稳定数据的方差，使数据的分布接近于正太分布并使得数据与分布的均值无关。Box_Cox变换也有相似的效果，出现负数，使用常数进行偏移。
from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd import numpy as np X,y = load_iris(return_X_y=True) df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD")) df_X["A"].hist(bins=10) df_X["log_A"] = np.log10(df_X["A"]) df_X["log_A"].hist(bins=10)
连续数值变量的一些特征工程方法：二值化、多项式、数据倾斜处理
标签：numpy nbsp 均值 desc 数据 方法 nsf load enumerate
原文地址：https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9671214.html
