特征工程
时间：2022-05-11 13:02
L1正则化和L2正则化的区别：L1起截断作用，L2起缩放作用（不让参数θ过大）
数据和特征处理
数据清洗
正负样本不平衡的处理方法：上采样，下采样，修改损失函数
数值型特征：幅度调整，归一化，离散化
类别型特征：one-hot 编码
组合特征
文本特征中的TF-IDF:TF(t)=(t在当前文中出现的次数)/(t在全部文档中出现的次数) IDF(t)=ln(总文档数/含t的文档数）IF-IDF=TF*IDF
特征选择
原因：冗余，噪声
特征选择VS降维 ：前者是踢掉特征里面和预测结果关系不大的特征，后者是做特征的计算组合构成新的特征
特征选择的3种方法：
过滤型
包裹型
嵌入型：加入L1正则化，有2-3千万是有权值的，其没有权值
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