文章 2024-07-13 来自:开发者社区

在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法,其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。

1. 引言 在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法,其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...

阿里云文档 2024-05-23

在推荐系统中应用FeatureStore管理特征

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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阿里云文档 2024-02-27

什么是线性模型特征重要性算法组件

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。

阿里云文档 2024-01-10

使用pai designer分箱组件离散化连续特征

特征离散是将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。针对该场景,PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化,再使用数据转换模块将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。

阿里云文档 2024-01-05

使用特征工程提取特征数据

通过推荐算法定制生成的特征工程,对原始数据集(包括用户表、物料表和行为表等)进行处理,并生成新的特征表,以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI(Designer),并创建默认工作空间。具体操作,请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...

文章 2023-09-20 来自:开发者社区

机器学习特征预处理

1 特征预处理目标了解数值型数据、类别型数据特点应用MinMaxScaler实现对特征数据进行归一化应用StandardScaler实现对特征数据进行标准化什么是特征预处理?2 什么是特征预处理# scikit-learn的解释 provides several common utility functions and transformer classes to change ...

机器学习特征预处理
文章 2022-09-04 来自:开发者社区

机器学习:数据特征预处理缺失值处理

缺失值处理删除:如果行或列数据缺失值达到一定比例,建议放弃整行或列插补:填补列的平均值,中位数numpy数组中的缺失值 nan/NaN 属于float类型代码示例from sklearn.preprocessing import Imputer import numpy as np # 缺失值处理 data = [ [1,...

文章 2022-09-04 来自:开发者社区

机器学习:数据特征预处理归一化和标准化

特征预处理通过特定的统计方法(数学方法)将数据转换成算法要求的数据数值型数据: -标准缩放 - 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据: - one-hot编码 时间型数据: - 时间的切分 1、归一化将原始数据映射到一个区间[0,1]特征同等重要&#...

机器学习:数据特征预处理归一化和标准化
阿里云文档 2020-10-21

什么是特征重要性过滤组件

特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能,支持过滤TopN的特征。

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