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xgboost对one-hot编码特征特征选择时遇到的问题

xgboost对one-hot编码特征特征选择时遇到的问题

xgboost对所有的输入特征都是当做数值型对待,所以你给定的数据也要是指定的数据类型对于数据缺失或者稀疏,xgboost都可以自己处理纠结于one-hot编码问题主要是将分类信息转化为一定长度索引的二进制数据假设当前的数据类型是annimal={‘panda’,’cat’,’dog’}经过one-hot编码可能就变成[[1,0,0],[0,……

GB参数微调

GB参数微调

IntroductionIf you have been using GBM as a ‘black box’ till now, may be it’s time for you to open it and see, how it actually works!This article is inspired by Owen Zhang’s (Chi……

one-hot编码

one-hot编码

问题由来在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值。例如,考虑一下的三个特征:[“male”, “female”][“from Europe”, “from US”, “from Asia”][“us……

机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具,它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测,这个预测的三类问题的混……

特征选择(1)-方差选择法

特征选择(1)-方差选择法

方差选择法当然是使用方差来衡量特征,处理的维度是特征维度,计算当前的特征的方差大小,根据设定的方差阈值选取出大于阈值的特征。为什么方差可以用来选择特征?理论上是认为在样本集上如果当前特征基本上都差异不大,因此可以认为这个特征对我们区分样本贡献不大,因此可以在构造特征过程中可以将其去掉。sklearn函数剖析 from sklearn.fe……

特征选择

特征选择

特征选择在机器学习中占据了重要的地位,通常在构造完特征之后会发现很多特征,少则十几个多则几十个,其实这些特征并不完全对我们构造的模型有益,也许其中只有部分特征会对我们的模型是最佳组合,因此我们需要筛选出相应的特征组合作为训练的特征。特征较多带来的问题:特征维数较高,训练模型会比较麻烦维数灾难,训练的模型效果不一定好且泛化能力较差因此需要特征选择的……

机器学习专题

机器学习专题

博客新增专题模块 ,该页面提供专题内所有文章导航华丽丽的分割线1、机器学习导论(2)–梯度下降法2、最小二乘与最大似然参数估计及Python实现3、Tensorflow for Line Regression4、机器学习中分类任务的两种模型5、机器学习:Logistics回归与线性回归对比6、机器学习分类判别方法(一):Fisher线性判别……

机器学习数据集

机器学习数据集

1.西瓜数据集2.0123456789101112131415161718编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是4,青绿,蜷……