LightGBM Exclusive Feature Bundling

時間 2021-01-01

標籤機器學習算法简体版

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互斥特徵合併（Exclusive Feature Bundling）高維的數據通常是稀疏的，這種特徵空間的稀疏性給我們提供了一種設計一種接近無損地降維的可能性。特別的，在稀疏特徵空間中，許多特徵是互斥的，換句話說，大部分特徵不會同時取非0值，例如One-hot之後的類別特徵他們從不同時爲非0值。我們可以合併互斥的特徵爲單一特徵（我們將這個過程稱爲Exclusive Feature Bundle）

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