特徵工程有多重要,可以引用一句話來表達:「資料和特徵決定了模型的上限,演算法只是在幫忙逼近這個上限。」好的特徵是決定乙個模型準確率的關鍵,那問題來了?什麼是特徵呢,特徵就是資料對於結果的一種描述。比如我們形容乙個人是否漂亮,那她的眼睛大小、鼻子的形狀、臉型都是特徵。通常,當獲得乙份結構化資料的時候,如果這份資料裡存在目標列,那麼除了目標列每個欄位都可以看做是特徵,特徵工程要做的事情是找到對結果影響最大的特徵。
了解了特徵的重要性,我們就可以開啟這一系列文章的分享了,不過在此之前,有幾個概念需要再明確下。特徵分哪幾種呢?
顯性特徵:可以理解為使用者直接可以拿到的資料字段
半隱性特徵:使用者資料在通過gbdt等演算法的計算過程中產出的一些特徵
隱性特徵:深度學習在很大程度上可以簡化人肉特徵工程的工作量,因為深度學習可以在計算過程中自動生成一些特徵向量,這些特徵的表達往往是不可解釋的,那這些特徵就是隱性特徵。
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xgboost特徵重要性
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論安全的重要性 安全 是乙個永不過時的話題。在我們的現實生活中,無數的事實告訴我們,凡是無視安全的行為必將付出慘痛的代價。世界上每天都在發生著安全事故,汽車超載,超速行駛,闖紅燈 生產單位偷工減料,違規操作 公共服務場所無視安全規範 種種無視安全的情況造成了一起又一起的安全事故。慘痛的教訓告訴我們任...
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