模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。就看是喜欢折腾特征还是折腾模型了。通常来说，前者容易，而且可以n个人一起并行做，有成功经验；后者目前看很赞，能走多远还须拭目以待。
一、为什么要进行特征离散化
https://www.sohu.com/a/275801075_468740
二、离散化方法
模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。就看是喜欢折腾特征还是折腾模型了。通常来说，前者容易，而且可以n个人一起并行做，有成功经验；后者目前看很赞，能走多远还须拭目以待。
一、为什么要进行特征离散化
https://www.sohu.com/a/275801075_468740
二、离散化方法
模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。既可以...
前言：在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是...
1 机器学习决策树 1.1机器学习中的决策树模型 ① 树模型不用做scaling ② 树模型不太需要做离散化 ③ ...
原文链接 https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9434418.html[https:...
机器学习中的特征类别有连续型特征和离散型特征 获取到原始特征，根据情况需要需对特征分别进行归一化，比如，特征A的取...
单列离散化： 多列同时离散化： 不同离散化方式：http://www.javashuo.com/article/p...
一般在搭建机器学习分类模型时，需要对连续型的特征进行离散化，也就是分箱。在工业界，很少直接将连续值作为逻辑...
在以前读书的时候，机器学习中就提到对于离散的特征往往采用独热编码对特征进行预处理。但是从机器学习的角度来看，one...
离散化总结 等距离散化是根据连续型变量的取值，等频离散化根据连续型变量的总个数。
离散化指把连续型数据切分为若干“段”，也称bin，是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距，等频，优化，或根据数据...
本文标题：机器学习——离散化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rcelvktx.html
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