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特徵工程之分箱
時間 2021-01-08
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轉自:https://blog.csdn.net/pylady/article/details/78882220 一般在建立分類模型時,需要對連續變量離散化,特徵離散化後,模型會更穩定,降低了模型過擬合的風險。比如在建立申請評分卡模型時用logsitic作爲基模型就需要對連續變量進行離散化,離散化通常採用分箱法。 分箱的重要性及其優勢 離散特徵的增加和減少都很容易,易於模型的快速迭代; 稀疏向量內
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