作者|SHIPRA SAXENA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 总览 了解什么是分类数据编码 了解不同的编码技术以及何时使用它们 介绍 机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数，还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量，因此对分类变 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-10-18 17:09:15
阅读次数：
40
sklearn.datasets #波士顿房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston=load_boston() boston.data boston.target boston.feature_ ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-09 12:28:13
阅读次数：
54
stautilvalprintnmf条件one_hot（单次热）编码?差异选项 各种类别的变量n_hot被转换为n个变量 虚拟变量根据某些条件，n用于不同类别，转换为n-1变量 熊猫将标签变成一克代码 pd.get_dummies（df_NMF ['cluster']）。头（20） tensorfl ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-14 10:58:51
阅读次数：
103
获取有效数据 Scikit learn will not accept categorical features by default API里面不知使用默认的特征变量名，因此需要编码 这里我还是有疑问？ Need to encode categorical features numerically ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-14 16:17:07
阅读次数：
90
定义 实参 全称为"实际参数"是在调用时传递给函数的参数. 实参可以是常量、变量、表达式、函数等， 无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须具有确定的值， 以便把这些值传送给形参。 因此应预先用赋值，输入等办法使实参获得确定值。 行参 全称为"形式参数" 由于它不是实际存在变量，所以又称 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-10 21:57:23
阅读次数：
58
更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》 先简单回顾一下WOE的含义。假设x是类别变量或分箱处理过的连续变量，含R个类别或分段，取值为{C1, ..., Cr, ..., CR}；y是目标变量，取值为0(Good)或1(Bad)。x和y的频数表如下： 1、概念回顾 先 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-15 18:40:26
阅读次数：
315
一、 形参与实参 1. 形式参数（简称形参）：定义函数时，函数名后面括号中的变量名。由于它不是实际存在变量，所以又称虚拟变量。是在定义函数名和函数体的时候使用的参数,目的是用来接收调用该函数时传入的参数.在调用函数时，实参将赋值给形参。因而，必须注意实参的个数，类型应与形参一一对应，并且实参必须要有 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-12 10:02:30
阅读次数：
111
二/多分类模型 逻辑回归 Y 为二值变量 0/1 步骤一：对数据进行预处理，生成虚拟变量 转换 创建虚变量 fisher线性分析 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-29 11:39:21
阅读次数：
69
虚拟变量陷阱（Dummy Variable Trap）：指当原特征有m个类别时，如果将其转换成m个虚拟变量，就会导致变量间出现完全共线性的情况。 假设我们有一个特征“性别”，包含男性和女性两个类别，如果将此特征转换为2个虚拟变量，就是：男x1=[1,0]，女x2=[0,1]，意思就是：变量x1，当性 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-10 12:19:56
阅读次数：
151
