如何处理数据集中匿名变量以获得更好的预测

我的数据集中有如下的4个匿名变量,并且目标变量也是匿名的:

enter image description here

请问有人能告诉我如何在机器学习中处理匿名特征吗?从这些匿名变量进行特征工程的最佳方法是什么?我如何能通过这些特征来提高我的预测效果?


回答:

你应该进行以下几个步骤:

1- 对数值特征进行缩放,对分类特征进行独热编码(你也可以用分类变量的出现次数进行编码,即用每个值的计数来替换它)

2- 研究目标变量与其他变量之间的相关性

3- 使用不同的图表来更好地了解你的数据

4- 在建模时使用变量选择方法

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注