資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。那特徵工程到底是什麼呢？顧名思義，其本質是一項工程活動，目的是最大限度地從原始資料中提取特徵以供演算法和模型使用。
特徵工程就是將文字資料轉化為數字，因為計算機只能識別數字，運算數字
categorical features 分類特徵
data = [,,
,]
;from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
vec = dictvectorizer(sparse=false, dtype=int)
vec.fit_transform(data
sklearn特徵工程
sklearn.preprocessing定義 通過對原始資料進行變換把資料對映到 預設為 0,1 之間 公式 mx 指定範圍的最大值 mi 指定範圍的最小值 返回值 轉換後的形狀相同的array 案例分析 我們對以下資料進行運算，在dating.txt中。儲存的就是之前的約會物件資料 milage...
sklearn 特徵工程 預處理
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler案例 from sklearn.preprocessing import minmaxscaler defminmaxscaler data 90,2,10,40 60,4,15,45 75,3,13,46 ...
特徵工程入門與實踐 筆記 sklearn
目錄 一 特徵理解 1 定類資料 2 定序資料 3 定距資料 4 定比資料 二 清洗資料 1 識別缺失值 1 刪除缺失值的行 2 填充缺失值 醫學類資料禁用，因為要求真實 2 標準化 歸一化 三 特徵構建 1 定類特徵的填充 2 定量特徵的填充 3 定類特徵的編碼 4 定序特徵的編碼 5 連續值分箱...