Je lisais la solution à ce défi OTTO Kaggle et la première solution semble utiliser plusieurs transformations pour les données d'entrée X, par exemple Log (X + 1), sqrt (X + 3/8), etc. des directives générales sur le moment d'appliquer quelles transformations types à divers classificateurs? Je...
J'ai le champ «heure» comme attribut, mais cela prend des valeurs cycliques. Comment pourrais-je transformer la fonctionnalité pour préserver les informations telles que «23» et «0» heure sont proches non loin. Une façon dont je pourrais penser est de faire de la transformation: min(h, 23-h) Input:...
Dans le cas d'une combinaison d'attributs catégoriels et numériques, je convertis généralement les attributs catégoriels en un seul vecteur chaud. Ma question est la suivante: dois-je laisser ces vecteurs tels quels et mettre à l'échelle les attributs numériques par le biais de la normalisation /...
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Je travaille sur un jeu de données fictif avec 25 fonctionnalités....
J'utilise Brain pour former un réseau neuronal sur un ensemble de fonctionnalités qui comprend des valeurs positives et négatives. Mais Brain nécessite des valeurs d'entrée comprises entre 0 et 1. Quelle est la meilleure façon de normaliser mes
Je passais par une solution de la concurrence des prix du logement sur Kaggle ( noyau analogique humain sur les prix des logements : techniques de régression avancées ) et suis tombé sur cette partie: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features...
J'utilise actuellement SVM et j'adapte mes fonctionnalités d'entraînement à la plage de [0,1]. J'ai d'abord ajusté / transformé mon ensemble d'entraînement, puis j'applique la même transformation à mon ensemble de test. Par exemple: ### Configure transformation and apply to training set...
Le graphique suivant montre les coefficients obtenus par régression linéaire (avec mpgcomme variable cible et tous les autres comme prédicteurs). Pour le jeu de données mtcars ( ici et ici ) avec et sans mise à l'échelle des données: Comment interpréter ces résultats? Les variables hpet ne dispsont...
J'étudie le Data Scaling, et en particulier la méthode de Standardisation. J'ai compris les mathématiques derrière cela, mais je ne comprends pas pourquoi il est important de donner aux caractéristiques une moyenne nulle et une variance unitaire. Peux tu m'expliquer