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Datawhale時間序列挖掘學習資金流入流出預測(五)之特徵工程
時間 2020-12-26
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本篇是(五)特徵工程 學習筆記 (一)理論說明 基於對數據的分析和探索可以發現潛在的有效特徵,在提取潛在有效特徵後,我們進一步分析這些特徵與因變量的關聯以篩選有預測價值的特徵。 特徵越好,模型性能越出色。 特徵越好,模型越簡單。 特徵越好,模型靈活性越強。 特徵構建 (1)離散型特徵(特徵編碼) 可用於設計規則 易於擬合模型,比如xgboost,lightgbm,catboost都以決策樹
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