Python预测 数据分析与算法 学习笔记（特征工程、时间序列）2
第4章 特征工程4.1特征变换特征变换通常是指对原始的某个特征通过一定规则或映射得到新特征的方法，主要方法包括概念分层、标准化、离散化、函数变换以及深入表达。4.1.1概念分层在数据分析的过程中，对于类别过多的分类变量通常使用概念分层的方法变换得到类别较少的变量，比如可以将年龄变量，其值为“1岁”“12岁”“38岁”等，变换成更高概念层次的值，如“儿童”“青年”“中年”等，其中每个值对应多个年龄....
Python预测 数据分析与算法 学习笔记（特征工程、时间序列）1
第3章 探索规律3.1 相关分析相关关系是一种与函数关系相区别的非确定性关系，而相关分析就是研究事物或现象之间是否存在这种非确定性关系的统计方法。相关分析按处理问题的不同,通常可分为自相关分析、偏相关分析、简单相关分析、互相关分析以及典型相关分析。其中自相关分析、偏相关分析适用于分析变量自身的规律;简单相关分析通常可分析任意两个等长数列间的相的相关性；而互相关分析则允许在一定的间隔下讲行简单相关....
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