Eu estava lendo sobre a solução para esse desafio OTTO Kaggle e a solução em primeiro lugar parece usar várias transformações para os dados de entrada X, por exemplo Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) etc. orientação geral sobre quando aplicar quais transformações de tipo a vários classificadores? Eu...
Estou tendo o campo 'hora' como meu atributo, mas são necessários valores cíclicos. Como eu poderia transformar o recurso para preservar as informações como '23' e '0' hora estão próximas não muito longe. Uma maneira de pensar é fazer a transformação: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...
No caso de ter uma combinação de atributos categóricos e numéricos, costumo converter os atributos categóricos em um vetor quente. Minha pergunta é: deixo esses vetores como estão e dimensiono os atributos numéricos por meio de padronização / normalização, ou devo dimensionar os vetores quentes...
Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Estou trabalhando em um conjunto de...
Estou usando o Brain para treinar uma rede neural em um conjunto de recursos que inclui valores positivos e negativos. Mas o Brain requer valores de entrada entre 0 e 1. Qual é a melhor maneira de normalizar meus
Eu estava passando por uma solução da competição de preços da habitação no Kaggle ( o núcleo da Human Analog sobre preços da habitação : técnicas avançadas de regressão ) e me deparei com esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features...
Atualmente, estou usando SVM e dimensionando meus recursos de treinamento para o intervalo de [0,1]. Primeiro ajustei / transformei meu conjunto de treinamento e depois apliquei a mesma transformação ao meu conjunto de testes. Por exemplo: ### Configure transformation and apply to training set...
O gráfico a seguir mostra os coeficientes obtidos com regressão linear (com mpga variável alvo e todos os outros como preditores). Para o conjunto de dados mtcars ( aqui e aqui ) com e sem dimensionamento dos dados: Como interpreto esses resultados? As variáveis hpe dispsão significativas...
Estou estudando Data Scaling e, em particular, o método de padronização. Eu entendi a matemática por trás disso, mas não está claro para mim por que é importante dar aos recursos zero média e variação de unidade. Você pode me explicar
Estou investigando um problema em que os pontos de dados têm características desiguais. Cada instância representa a progressão de um item em todo o sistema. Alguns deles progrediram até o ponto final, outros ainda estão em estágios intermediários. O número de estágios é conhecido (10 no total)....
Vi a normalização dos dados de entrada com média zero, variação de unidade muitas vezes no aprendizado de máquina. É uma boa prática a ser realizada o tempo todo ou há momentos em que não é apropriado ou não é benéfico?