机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路

离散型变量输入通常为字符串形式,除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外,对于逻辑回归、支持向量机等模型而言,必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

1.Ordinary Encoding(Label Encoding)

自然编码,按照类别出现的自然顺序进行编码,通常用于处理类别之间存在大小关系的数据。

编码顺序会按照大小关系对类别型特征赋予自己的数值ID,但是同时保留了大小关系。

2.One-hot Encoding

独热编码,将N个特征编码为N维的稀疏向量,有效解决了自然编码存在大小关系保留的问题,不好处理数据属性的问题,在一定程度上扩充了维度。

但是当类别过多时,会造成维度灾难。

3. Binary Encoding

将原本的独热编码编码为二进制单位,一定程度上增加了信息的稠密度

4.直接采用LGB、catboost等能直接读取类别型变量的树模型

5.Embedding

将模型类别型变量进行嵌入的操作,可以有效压缩one-hot编码造成的数据稀疏的问题

相关推荐
果冻人工智能15 分钟前
2025 年将颠覆商业的 8 大 AI 应用场景
人工智能·ai员工
代码不行的搬运工16 分钟前
神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型
人工智能·神经网络·transformer
石小石Orz18 分钟前
Three.js + AI:AI 算法生成 3D 萤火虫飞舞效果~
javascript·人工智能·算法
罗小罗同学24 分钟前
医工交叉入门书籍分享:Transformer模型在机器学习领域的应用|个人观点·24-11-22
深度学习·机器学习·transformer
孤独且没人爱的纸鹤27 分钟前
【深度学习】:从人工神经网络的基础原理到循环神经网络的先进技术,跨越智能算法的关键发展阶段及其未来趋势,探索技术进步与应用挑战
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
阿_旭30 分钟前
TensorFlow构建CNN卷积神经网络模型的基本步骤:数据处理、模型构建、模型训练
人工智能·深度学习·cnn·tensorflow
羊小猪~~31 分钟前
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·tensorflow·neo4j
极客代码38 分钟前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
zhangfeng113338 分钟前
pytorch 的交叉熵函数,多分类,二分类
人工智能·pytorch·分类
Seeklike39 分钟前
11.22 深度学习-pytorch自动微分
人工智能·pytorch·深度学习