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機器學習中常用的數(shù)據(jù)集處理方法
2018-03-25
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機器學習中常用的數(shù)據(jù)集處理方法

1.離散值的處理： 因為離散值的差值是沒有實際意義的。比如如果用0,1,2代表紅黃藍，1-0的差值代表黃-紅，是沒有意義的。因此，我們往往會把擁有d個取值的離散值變?yōu)閐個取值為0,1的離散值或者將

其映射為多維向量。

2.屬性歸一化： 歸一化的目標是把各位屬性的取值范圍放縮到差不多的區(qū)間，例如[-0.5,0.5]。這里我們使用一種很常見的操作方法：減掉均值，然

后除以原取值范圍。 做歸一化至少有以下3個理由： - 過大或過小的數(shù)值范圍會導(dǎo)致計算時的浮點上溢或下溢。 - 不同的數(shù)值范圍會導(dǎo)致不同屬性對模型的重要性不同（至少在訓(xùn)練的初始階段如此），而這個隱含的假設(shè)常常是不合理的。這會對優(yōu)化的過程造成困難，使訓(xùn)練時間大大的加長。 - 很多的機器學習技巧/模型（例如L1，L2正則項，向量空間模型-Vector Space Model）都基于這樣的假設(shè)：所有的屬性取值都差不多是以0為均值

且取值范圍相近的

。 3.分割數(shù)據(jù)集 一般把數(shù)據(jù)集分為兩部分，一部分為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，一部分為測試集，用于測試訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，測試集不應(yīng)過多或過少，數(shù)據(jù)較少時訓(xùn)練集：測試集可以為8:2，較多時比

例可以達到9:1 。

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