Perguntas com a marcação «feature-scaling»

Eu estava lendo sobre a solução para esse desafio OTTO Kaggle e a solução em primeiro lugar parece usar várias transformações para os dados de entrada X, por exemplo Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) etc. orientação geral sobre quando aplicar quais transformações de tipo a vários classificadores? …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Estou tendo o campo 'hora' como meu atributo, mas são necessários valores cíclicos. Como eu poderia transformar o recurso para preservar as informações como '23' e '0' hora estão próximas não muito longe. Uma maneira de pensar é fazer a transformação: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

No caso de ter uma combinação de atributos categóricos e numéricos, costumo converter os atributos categóricos em um vetor quente. Minha pergunta é: deixo esses vetores como estão e dimensiono os atributos numéricos por meio de padronização / normalização, ou devo dimensionar os vetores quentes juntos com os atributos numéricos?

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

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Estou trabalhando em um conjunto de dados fictício com 25 recursos. Dois dos recursos são …

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

Eu estava passando por uma solução da competição de preços da habitação no Kaggle ( o núcleo da Human Analog sobre preços da habitação : técnicas avançadas de regressão ) e me deparei com esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will …

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

Estou usando o Brain para treinar uma rede neural em um conjunto de recursos que inclui valores positivos e negativos. Mas o Brain requer valores de entrada entre 0 e 1. Qual é a melhor maneira de normalizar meus dados?

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

Atualmente, estou usando SVM e dimensionando meus recursos de treinamento para o intervalo de [0,1]. Primeiro ajustei / transformei meu conjunto de treinamento e depois apliquei a mesma transformação ao meu conjunto de testes. Por exemplo: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

O gráfico a seguir mostra os coeficientes obtidos com regressão linear (com mpga variável alvo e todos os outros como preditores). Para o conjunto de dados mtcars ( aqui e aqui ) com e sem dimensionamento dos dados: Como interpreto esses resultados? As variáveis hpe dispsão significativas apenas se os …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Estou estudando Data Scaling e, em particular, o método de padronização. Eu entendi a matemática por trás disso, mas não está claro para mim por que é importante dar aos recursos zero média e variação de unidade. Você pode me explicar ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

Vi a normalização dos dados de entrada com média zero, variação de unidade muitas vezes no aprendizado de máquina. É uma boa prática a ser realizada o tempo todo ou há momentos em que não é apropriado ou não é benéfico?

7 machine-learning  feature-scaling  normalization 

Estou investigando um problema em que os pontos de dados têm características desiguais. Cada instância representa a progressão de um item em todo o sistema. Alguns deles progrediram até o ponto final, outros ainda estão em estágios intermediários. O número de estágios é conhecido (10 no total). Eu tenho o …

7 machine-learning  feature-scaling