csv 转 ffm[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1. FFM介绍

FFM最初的概念来自Yu-Chin Juan与其比赛队员，是他们借鉴了来自Michael Jahrer的论文中的field概念提出了FM的升级版模型。通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field。 FFM 模型不同于常见的DataFrame格式文件，需要将数据格式转换成如下所示的格式：

y field_1:index_1:value_1 field_2:index_2:value_2 … 0 0:0:0.1 1:1:0.5 … 0 0:0:0.2 1:2:0.3 … 1 0:0:0.2 1:2:0.3 …

且满足一下三个要求：

1. 样本归一化：对样本进行归一化，否则容易造成数据溢出，梯度计算失败。

2. 特征归一化：为了消除不同特征取值范围不同造成的问题，需要对特征进行归一化。

3.省略零值特征：零值特征对模型没有任何贡献，省略零值特征，可以提高FFM 模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM 的显著优势

2. code

原始代码详将我的github:https://github.com/tide1994cc/csv2ffm

跪谢大家给的小星星~~~

处理代码如下，可以直接import 使用，使用方法非常简单，导入数据，然后实例化一个ffm对象即可，自动将转换后的数据保存在本地。创建对象时，如要的两个参数是 分类列是那些lie，用list表示，标签列是哪一列。也用list表示。详细使用方式如下：

部分原始处理代码如下：

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146230.html原文链接：https://javaforall.cn