Вопросы с тегом «feature-scaling»

Я читал о решении этой проблемы OTTO Kaggle, и первое решение, кажется, использует несколько преобразований для входных данных X, например, Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) и т. Д. Есть ли общее руководство о том, когда применять какие виды преобразований к различным классификаторам? Я понимаю понятия нормализации среднего …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

У меня есть поле «час» в качестве моего атрибута, но оно принимает циклические значения. Как я мог преобразовать функцию, чтобы сохранить информацию, как '23' и '0' час близки. Один способ, которым я мог бы подумать, - это сделать преобразование: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

В случае наличия комбинации категориальных и числовых атрибутов я обычно конвертирую категориальные атрибуты в один горячий вектор. Мой вопрос заключается в том, чтобы оставить эти векторы как есть и масштабировать числовые атрибуты посредством стандартизации / нормализации, или мне следует масштабировать один горячий вектор вместе с числовыми атрибутами?

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

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 3 года назад . Я работаю над вымышленным набором данных с 25 функциями. Двумя характеристиками являются широта и долгота места, …

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

Я проходил решение конкурса цен на жилье на Kaggle ( ядро Human Analog по ценам на жилье : методы предварительной регрессии ) и наткнулся на эту часть: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew …

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

Я использую мозг для обучения нейронной сети на наборе функций, который включает в себя как положительные, так и отрицательные значения. Но Brain требует входных значений от 0 до 1. Как лучше всего нормализовать мои данные?

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

В настоящее время я использую SVM и масштабирую свои тренировочные возможности до диапазона [0,1]. Сначала я подгоняю / преобразовываю свой тренировочный набор, а затем применяю то же преобразование к своему испытательному набору. Например: ### 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 …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

На следующем графике показаны коэффициенты, полученные с помощью линейной регрессии ( mpgв качестве целевой переменной и всех других в качестве предикторов). Для набора данных mtcars ( здесь и здесь ) как с масштабированием данных, так и без него: Как мне интерпретировать эти результаты? Переменные hpи dispзначимы только в том случае, …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Я изучаю масштабирование данных, и в частности метод стандартизации. Я понял математику, стоящую за этим, но мне не понятно, почему важно дать функциям нулевое среднее и единичную дисперсию. Можете ли вы объяснить мне?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization