分布分析对比分析统计分析帕累托分析正态性检验相关性分析 分布分析 分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量 极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数 import...统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 # 1、集中趋势度量 # 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值...# QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图...# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近 # 绘制思路 # ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<.......<x(n)） # ② 排序后，计算出每个数据对应的百分位p{i}，即第i个数据x(i)为p(i)分位数，其中p(i)=(i-0.5)/n （pi有多重算法，这里以最常用方法为主） # ③ 绘制直方图 +
文章目录 一、特征一 : 面向主题 数据组织方式 二、特征二 : 数据集成 三、特征三 : 数据不可更新 四、特征四 : 数据仓库中的数据 随时间不断变化 一、特征一 : 面向主题 数据组织方式 ---...| 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式 二、特征二 : 数据集成 ---- 数据集成含义 :...: 抽取数据时 生成综合时间 , 数据抽取完毕后 在 数据仓库 内部 生成综合时间 ; 三、特征三 : 数据不可更新 ---- 特征三 : 数据不可更新 : 历史数据 : 数据仓库中的数据都是历史数据...: 需要支持大数据查询 , 有友好的查询界面 , 分析结果直观 ; 四、特征四 : 数据仓库中的数据 随时间不断变化 ---- 特征四 : 数据仓库中的数据 随时间不断变化 : 数据仓库数据不可更新...: 增加新数据 : 随着时间变化 , 数据仓库中需要添加最细的数据 , 定期更新数据 ; 删除旧数据 : 随着时间变化 , 数据仓库中旧的历史数据需要删除 ; 时间相关综合数据 : 数据仓库中需要维护大量与时间相关的综合数据
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。...特征工程 什么是特征工程 特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的预测准确性。直接决定了模型预测的结果好坏。...特征抽取 有时候，我们获取到一份数据时，原始数据的种类有很多种，除了我们熟悉的数值型数据，还有大量符号化的文本。...字典特征数据提取 字典特征数据提取即对字典数据进行特征值化，sklearn中的字典特征数据提取API为 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer DictVectorizer...文本特征数据提取 对文本数据进行特征值化。
今日锦囊 特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？ 今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下： ?...我们对数据集进行分析，首先我们可以先看看特征的分布情况，看下哪些特征明显就是有数据倾斜的，然后可以找办法解决，因此，第一步就是要有办法找到这些特征。...箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。...有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。 而对于数据倾斜的，我们叫做“偏态”，与正态分布相对，指的是非对称分布的偏斜状态。...可以看出有一些特征，有一些数据会偏离箱体外，因此属于数据倾斜。
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。 这样可以使用更少的数据和训练更小的模型。...本文的最后我们将讨论图像数据特征工程的局限性。 特性工程与增强 在深入研究之前，有必要讨论一下图像增强。该方法的目标与特征工程相似。但是它以不同的方式实现。 什么是数据增强?...通过增加数据集的大小，增强还允许我们训练更复杂的架构。或者说它有助于模型参数收敛。 图像数据特征工程 特征工程的目标是与增强是相似的，也就是想要创建一个更健壮的模型。...我们可以使用更小的数据集来找到输入和目标之间的映射。 另外一个重要的区别是如何在生产中处理这些方法。你的模型不会对增强图像做出预测。但是使用特征工程，模型将需要在它训练的相同特征上做出预测。...上面就是对于图像数据基本的特征工程，但是你可能觉得这些方法并不那么太好用。
各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有： （1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现 那我们开始吧。...（2）噪声：部分特征对预测结果有负影响，需要剔除一些与预测对象不相关的特征。 理解特征选择： 现在有一个数据集，这个数据集中有100个特征，我们只需要其中的几十项，这时我们需要对这个数据集进行选择。...理解数据降维： 现在有一个数据集，数据集中有100列特征，也叫做有100个维度，通过降维将数据将到几十维。降维时，一般会改变原维度所代表的意义。...过滤选择 过滤式的特征选择是根据方差选择，它会删除所有低方差的特征，默认会删除所有方差为0的数据。...若该列的方差小于我指定的阈值，就会删除该特征列。 方差的大小可以体现数据的离散程度。方差越小，说明数据越集中，这个数据对整个结果的影响并不大，所以优先删除方差等于0或接近0的特征。
最近一直在做车辆驾驶行为分析方面的研究，今天看到一篇论文，里面原始数据特者提取的方法可以收藏一下。...备选特征值 特征选择算法 在现有的特征选择方法研究中，大多是通过计算单个特征的类间区分能力来进行特征的重要性评价的，进而选择对分类贡献较大的特征组成特征子集，但未考虑特征间的相关性对不同类间区分能力大小的影响...因此，在进行特征选择时，有必要考虑特征之间的相关性。论文以 DFS 特征子集评价准则作为特征选择的指导原则。 1.DFS 特征子集区分度衡量准则
同样，良好的功能应代表数据的显着方面，并采用由机器学习模型做出的假设的形式。 ? 特征工程是从原始数据中提取特征并将其转换为可由机器学习模型摄取的格式的过程。...例如，数据可能会偏斜，因此我们应用幂变换来帮助使我们的特征看起来更呈高斯分布。...当数据集的特征在比例上差异很大时，对输入特征的比例敏感的模型（即线性回归，逻辑回归，神经网络）将受到影响。确保功能在相似的范围内势在必行。...可视化特征缩放的效果将更好地显示正在发生的事情。为此，我使用了可以从sklearn数据集导入的wine数据集。...结论 在本文中，我们讨论了用于处理数字特征的技术，例如量化，幂转换，特征缩放和交互特征（可应用于各种数据类型）。这绝不是功能工程的千篇一律，而且每天都有很多东西要学习。
前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？...特征转换 特征转换主要指将原始数据中的字段数据进行转换操作，从而得到适合进行算法 模型构建的输入数据(数值型数据)，在这个过程中主要包括但不限于以下几种数 据的处理： 文本数据转换为数值型数据 缺省值填充...定性特征属性哑编码 定量特征属性二值化 特征标准化与归一化 文本特征属性转换 机器学习的模型算法均要求输入的数据必须是数值型的，所以对于文本类型的特 征属性，需要进行文本数据转换，也就是需要将文本数据转换为数值型数据...增维 多项式扩展 多项式数据变换主要是指基于输入的特征数据按照既定的多项式规则构建更多的 输出特征属性，比如输入特征属性为[a,b]，当设置degree为2的时候，那么输出 的多项式特征为[1, a,...， 然后使用LR进行数据预测，这也是我 们进行所说的GBDT+LR做预测 降维 以后再说 特征选择 当做完特征转换后，实际上可能会存在很多的特征属性，比如：多项式扩展转换、文本 数据转换等等，但是太多的特征属性的存在可能会导致模型构建效率降低
文件中的数据 1.CSV文件 标准读取文件格式 import pandas as pd df = pd.read_csv(csv_file) df 让第一列的数据做索引 pd.read_csv(csv_file...color_image) color_array.shape #彩色是三通道 灰度图是两通道 gray_array = np.array(gray_image) gray_array.shape #灰度图是两通道 数据库中的数据...（待补充） 网页上的数据 （待补充） 来自API的数据 （待补充）
1.基本概念 import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10) 获取前几行数据 ```python data.head() 获取数据维度信息...df.shape 获取数据表属性的相关信息 ```python data.info() 获取数据表属性类型信息 ```python data.head() ### 2.转换数据类型 ```python...data20507/train.csv") train_data.info() df = train_data['Age','Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass'] #可能跟年龄有关的特征...sns.distplot(X.reshape((-1, 1))) #填补缺失数据后的分布 sns.distplot(X_imputed.reshape((-1, 1))) ### 5.离群数据 #...带有False的数据点表示这些值是有效的，而True则表示有释放。
.html 前 言 在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。...本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...章节目录 缺失值处理 特殊的特征处理 离散特征的连续化处理 离散特征的离散化处理 连续特征的离散化处理 小结 01 缺失值处理 特征有缺失值是非常常见的，大部分机器学习模型在拟合前需要所有的特征都有值...对地理特征，比如“广州市天河区XX街道XX号”，这样的特征我们应该如何使用呢？处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值，则需要转化为多个离散特征，比如城市名特征，区县特征，街道特征等。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。
特征工程系列：数据清洗 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。...特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。...特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature construction...特征工程是机器学习中最重要的起始步骤，数据预处理是特征工程的最重要的起始步骤，而数据清洗是数据预处理的重要组成部分，会直接影响机器学习的效果。...详情可参看《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》和《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）》。 0xFF总结 1.数据清洗是特征工程的第一步，也是非常重要的一步。
标签处理 特征处理 scikit-learn 特征处理 scikit LabelEncoder scikit DictVectorizer scikit OneHotEncoder pandas...get_dummies 标准化 归一化 Standardization and Min-Max scaling plot 离散值处理 关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和...在最开始的时候，我们认为特征之间的重要程度的是一样，并不想偏袒哪个特征，所以这部预处理工作必做！...pd.DataFrame(wine["data"][:,:2],)],axis=1) df.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid'] 在数据中...接下来我们再看看数据是否被打乱了呢？
0.1033拉到了0.0997，近3.5千分点(难不成和特征工程好坏成反比？)。...虽有trick相助，奈何萌新特征工程不过关成绩仍不理想。...关于这6个特征，首先是和重复数据有关，细心的人应该发现了重复数据的label标注是有规律的，按时间顺序大部分标在了最后一条上，当我在舒(bian)舒(di)服(fei)服(zao)的澡堂洗澡的时候突然想到群大佬的一句话...第二天，想要再次从trick中发现点什么的我和队友讨论数据的规律，发现重复数据的label1不仅是标在最后一条，还有标在第一条的，甚至有少量的标在中间，于是仍交给模型学习这个规律，又经过一波炫酷操作，线上...加上了2列时间差特征，分别是与重复第一条的时间差和重复最后一条的时间差，于是，线上成绩从0.103突破到了0.997。
Eugenio Mazzone在Unsplash上发布的照片 什么是特征选择？ 让我们从定义特征开始。特征是数据集中的X变量，通常由列定义。现在很多数据集都有100多个特征，可以让数据分析师进行分类!...特征选择的好处 特征选择的主要好处是它减少了过度拟合。通过删除无关的数据，它允许模型只关注数据的重要特征，而不被无关的特征所困扰。删除无关信息的另一个好处是，它提高了模型预测的准确性。...该方法的两个缺点是计算时间长，数据特征多，在没有大量数据点的情况下容易对模型产生过拟合。最显著的特征选择包装器方法是前向选择、向后选择和逐步选择。...上述不同选择方法的好处是，如果您对数据和可能重要的特征没有直观的认识，那么它们将为您提供一个良好的起点。此外，它还能有效地从大量数据中选择具有显著特征的模型。...尽管一个数据集可能有数百到数千个特征，但这并不意味着它们都是重要或有用的。尤其是现在，我们生活在一个拥有难以想象的海量数据的世界里，试着关注那些重要的数据才是最重要的。
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/python ''' Author:Yan...Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-21--22:07 Describe:数据质量分析和数据的清洗 '''...import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import StratifiedKFold dataMin = 0 dataMax = 100 # 读数据集...sample_sub = pd.read_csv(data_path + 'submit_example.csv') return train_data, test_data, sample_sub # 数据异常值检测...检测异常值 plt.title(u'boxplot bad data detection') plt.tight_layout() plt.show() # 统计量分析代码（特征分析
前面我们说过，特征工程在数据挖掘任务中非常重要，可以说直接关系着后续模型效果的好坏。不过要做好特征工程并不容易，它既需要对业务有深入的理解，还要求掌握扎实的专业知识。...在数据分析中，常用的特征工程方法包括特征放缩和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响。后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。...一、特征放缩 1、归一化 归一化(Normalization)，也称为标准化，这里不仅仅是对特征，实际上对于原始数据也可以进行归一化处理，它是将特征（或者数据）都缩放到一个指定的大致相同的数值区间内。...二、特征编码 1、序号编码 序号编码一般用于处理类别间具有大小关系的数据。...总的来说，特征缩放是非常常用的方法，特别是归一化处理特征数据，对于利用梯度下降来训练学习模型参数的算法，有助于提高训练收敛的速度；而特征编码，特别是独热编码，也常用于对结构化数据的数据预处理。
特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等...3.2.1 归一化 归一化(Normalization)，也称为标准化，这里不仅仅是对特征，实际上对于原始数据也可以进行归一化处理，它是将特征（或者数据）都缩放到一个指定的大致相同的数值区间内。...归一化的两个原因： 某些算法要求样本数据或特征的数值具有零均值和单位方差； 为了消除样本数据或者特征之间的量纲影响，即消除数量级的影响。...决策树依赖的是数据的统计信息。而独热码编码会把数据切分到零散的小空间上。在这些零散的小空间上，统计信息是不准确的，学习效果变差。 本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。...---- 小结 特征缩放是非常常用的方法，特别是归一化处理特征数据，对于利用梯度下降来训练学习模型参数的算法，有助于提高训练收敛的速度；而特征编码，特别是独热编码，也常用于对结构化数据的数据预处理。
时间序列的表示方法 时间序列的特征表示需要保证以下几点要求： １．保留原数据的整体和局部的重要特征。 ２．有效对原始数据降维。 ３．转换后的数据能够进行相似性度量。...由于ＰＡＡ仅保留了分段的均值特征，导致数据其他重要特征，如上下界，方差，拐点等被丢失，从而使得两个趋势完全不同的分段序列被转换成相同的序列。...时间序列的特征提取方法 基于统计特征的分类特征提取 基于基本统计量的特征提取方法是最直接的特征提取方法。它是通过提取时间序列数据在统计学上的特征构成特征向量来指导后续的分类。...基于构建模型的分类特征提取 基于构建模型的特征提取方法，是通过对时间序列数据构建特定的模型，将对时间序列的特征提取转化为对模型中因子的提取。...基于构建模型的特征提取方法首先需要分析数据的特点，然后根据不同数据的特点有针对的构建相应的模型。
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