«feature-scaling» etiketlenmiş sorular

Bu OTTO Kaggle mücadelesinin çözümü hakkında okuyordum ve ilk etapta çözüm giriş verileri X için birkaç dönüşüm kullanıyor gibi görünüyor, örneğin Log (X + 1), sqrt (X + 3/8), vb. Çeşitli sınıflandırıcılara hangi tür dönüşümlerin ne zaman uygulanacağı hakkında genel bir kılavuz? Ortalama-var ve min-max normalizasyon kavramlarını anlıyorum. Bununla birlikte, …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Özelliğim olarak 'hour' alanını kullanıyorum, ancak döngüsel bir değer alıyor. '23' ve '0' saat gibi bilgileri korumak için bu özelliği nasıl dönüştürebilirim? Düşünebilmemin bir yolu dönüşüm yapmak. min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

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 

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 

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 

Hem pozitif hem de negatif değerleri içeren bir özellik kümesi üzerinde bir sinir ağı eğitmek için Brain kullanıyorum . Ancak Beyin 0 ile 1 arasında giriş değerleri gerektirir. Verilerimi normalleştirmenin en iyi yolu nedir?

14 machine-learning  neural-network  feature-scaling  normalization  javascript 

Şu anda SVM kullanıyorum ve eğitim özelliklerimi [0,1] aralığında ölçeklendiriyorum. Önce eğitim setimi takıyorum / dönüştürüyorum ve daha sonra aynı dönüşümü test setime uyguluyorum. Örneğin: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) ### Perform transformation on testing set X_test = min_max_scaler.transform(X_test) Eğitim …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

Aşağıdaki grafik doğrusal regresyon ile elde edilen katsayıları göstermektedir ( mpghedef değişken olarak ve diğerleri tahmin ediciler olarak). Verileri ölçeklendirerek veya ölçeklendirmeden mtcars veri kümesi için ( burada ve burada ): Bu sonuçları nasıl yorumlayabilirim? Değişkenler hpve dispyalnızca veri ölçeklenirse önemlidir. Are amve qseceşit derecede önemli ya da amdaha önemli …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Veri Ölçekleme ve özellikle Standardizasyon yöntemini inceliyorum. Arkasındaki matematiği anladım, ancak özelliklere sıfır ortalama ve birim varyansı vermenin neden önemli olduğu açık değil. Bana açıklayabilir misin ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization