«feature-engineering» etiketlenmiş sorular

Bir süredir kategorik verileri olan modeller yapıyorum ve bu durumda temel olarak bir model oluşturmadan önce bu verileri dönüştürmek için scikit-learn'ın LabelEncoder işlevini kullanıyorum. Ben arasındaki farkı anlamak OHE, LabelEncoderve DictVectorizoronlar verilere ne yaptığını açısından, ancak başka bir yere bir tekniği istihdam seçebilirsiniz zaman bana belli değil şeydir. Birinin diğerlerine …

95 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

Makine öğrenim modelinde ay ve saat gibi özellikleri faktör veya sayısal olarak kodlamak daha mı iyidir? Bir yandan, sayısal kodlamanın makul olabileceğini düşünüyorum, çünkü zaman ileriye doğru ilerleyen bir süreç (beşinci ayın ardından altıncı ay), ancak diğer yandan kategorik kodlamanın döngüsel yapı nedeniyle daha makul olabileceğini düşünüyorum yıllar ve günler …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Olabilirlik tahminini kullanarak kategorik değişkenleri nasıl kodlayabileceğimi anlamaya çalışıyorum, ancak şu ana kadar çok az başarılı oldum. Herhangi bir öneri çok takdir edilecektir.

22 feature-engineering 

Kategorik ve sayısal özellikler bir arada olması durumunda, genellikle kategorik özellikleri bir sıcak vektöre dönüştürürüm. Benim sorum şu vektörleri olduğu gibi bırakıp sayısal nitelikleri standartlaştırma / normalleştirme yoluyla mı ölçeklendirmeli miyim yoksa sıcak vektörleri sayısal niteliklerle birlikte ölçeklemeli miyim?

20 feature-engineering  feature-scaling  data-science-model 

Ben bir kaggle yarışmasına katılıyorum. Veri kümesinin yaklaşık 100 özelliği vardır ve hepsi bilinmemektedir (gerçekte neyi temsil ettikleri açısından). Temelde bunlar sadece rakamlardır. İnsanlar bu özellikler üzerinde birçok özellik mühendisliği yapıyorlar. Birinin bilinmeyen özellikler üzerinde özellik mühendisliğini tam olarak nasıl yapabildiğini merak ediyorum? Birisi lütfen bunu anlamama yardımcı olabilir ve …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Kapalı . Bu sorunun ayrıntılara veya açıklığa ihtiyacı var . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek ayrıntıları ekleyin ve sorunu giderin . 3 yıl önce kapalı . 25 özellikli kurgusal bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Özelliklerden ikisi, bir yerin enlem ve boylamıdır ve …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Kaggle'daki Konut fiyatları yarışmasının bir çözümünü yapıyordum ( Human Analog'un Konut Fiyatlarında Çekirdek: İleri Regresyon Teknikleri ) ve bu bölüme rastladım: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew skewed = train_df_munged[numeric_features].apply(lambda x: skew(x.dropna().astype(float))) skewed …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

Ben bir sunum okuyorum ve bir dışarı kodlama bırakın kullanmamanızı önerir, ama bir sıcak kodlama ile sorun değil. İkisinin de aynı olduğunu düşündüm. Herkes aralarındaki farkların ne olduğunu açıklayabilir mi?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

Özellik mühendisliği hakkında pratik bir sorum var ... lojistik regresyon kullanarak ev fiyatlarını tahmin etmek istiyorum ve posta kodu da dahil olmak üzere bir dizi özellik kullandım. Sonra özellik önemini kontrol ederek, zip'in oldukça iyi bir özellik olduğunu fark ettim, bu yüzden zip tabanlı bazı özellikler eklemeye karar verdim - …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction