特征提取与转换
来源:互联网 发布:火影忍者挂机软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/19 19:55
特征提取与转换
标准化(StandardScaler)
标准化是指:对于训练集中的样本,基于列统计信息将数据除以方差或(且)者将数据减去其均值(结果是方差等于1,数据在0附近)。这是很常用的预处理步骤。
例如,当所有的特征具有值为1的方差且/或值为0的均值时,SVM的径向基函数(RBF)核或者L1和L2正则化线性模型通常有更好的效果。
标准化可以提升模型优化阶段的收敛速度,还可以避免方差很大的特征对模型训练产生过大的影响。
归一化(Normalizer)
归一化是指将每个独立样本做尺度变换从而是该样本具有单位Lp范数。这是文本分类和聚类中的常用操作。例如,两个做了L2归一化的TF-IDF向量的点积是这两个向量的cosine(余弦)相似度。
特征选择
Feature selection特征选择是指为建模过程选择最相关的特征。特征选择降低了向量空间的大小,从而降低了后续向量操作的时间复杂度。选择的特征的数量可以通过验证集来调节。
卡方选择(ChiSqSelector)
ChiSqSelector是指使用卡方(Chi-Squared)做特征选择。该方法操作的是有标签的类别型数据。ChiSqSelector基于卡方检验来排序数据,然后选出卡方值较大(也就是跟标签最相关)的特征(topk)。
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