BAT面試題精選 | 一個完整機器學習專案的流程(視訊)
特徵預處理、資料清洗是很關鍵的步驟,往往能夠使得演算法的效果和效能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等,資料探勘過程中很多時間就花在它們上面。這些工作簡單可複製,收益穩定可預期,是機器學習的基礎必備步驟。
篩選出顯著特徵、摒棄非顯著特徵,需要機器學習工程師反覆理解業務。這對很多結果有決定性的影響。特徵選擇好了,非常簡單的演算法也能得出良好、穩定的結果。這需要運用特徵有效性分析的相關技術,如相關係數、卡方檢驗、平均互資訊、條件熵、後驗概率、邏輯迴歸權重等方法。
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良好的資料要能夠提取出良好的特徵才能真正發揮效力。特徵預處理、資料清洗是很關鍵的步驟,往往能夠使得演算法的效果和效能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等,資料探勘過程中很多時間就花在它們上面。這些工作簡單可複製,收益穩定可預期,是機器學習的基礎必備步驟。篩選出顯著特徵、摒棄非顯著特徵
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