প্রশ্ন ট্যাগ «feature-engineering»

আমি কিছুক্ষণের জন্য বিভাগীয় ডেটা সহ মডেলগুলি তৈরি করে চলেছি এবং যখন এই পরিস্থিতিতে আমি মডেল তৈরির আগে এই ডেটাটি রূপান্তর করতে বিজ্ঞান-শিখার লেবেল এনকোডার ফাংশনটি ব্যবহার করে মূলত ডিফল্ট হয়েছি। আমি মধ্যে পার্থক্য বুঝতে OHE, LabelEncoderএবং DictVectorizorযা তারা ডেটাতে করছেন পরিপ্রেক্ষিতে, কিন্তু কি আমার কাছে পরিষ্কার নয় যখন অন্য …

95 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

মেশিন লার্নিং মডেলটিতে ফ্যাক্টর বা সংখ্যা হিসাবে মাস এবং ঘন্টাের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি এনকোড করা ভাল? একদিকে আমি অনুভব করেছি যে সংখ্যার এনকোডিংটি যুক্তিসঙ্গত হতে পারে, কারণ সময়টি একটি অগ্রগতির অগ্রগতি প্রক্রিয়া (পঞ্চম মাসের পরে ষষ্ঠ মাস অনুসরণ করা হয়) তবে অন্যদিকে আমি মনে করি চক্রীয় প্রকৃতির কারণে শ্রেণিবদ্ধ এনকোডিং আরও …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

আমি সম্ভাবনার অনুমানটি ব্যবহার করে কীভাবে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি এনকোড করতে পারি তা বোঝার চেষ্টা করছি তবে এখন পর্যন্ত খুব কম সাফল্য পেয়েছি। কোন পরামর্শ ব্যাপকভাবে প্রশংসা হবে।

22 feature-engineering 

শ্রেণিবদ্ধ এবং সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণের ক্ষেত্রে, আমি সাধারণত শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি গরম ভেক্টরে রূপান্তর করি। আমার প্রশ্ন হ'ল আমি কি সেই ভেক্টরগুলিকে যেমন রেখেছি এবং মানীয়করণ / নরমালাইজেশনের মাধ্যমে সংখ্যার গুণাবলীকে স্কেল করব, অথবা আমি সংখ্যার গুণাবলী সহ একটি উত্তপ্ত ভেক্টরকে স্কেল করব?

20 feature-engineering  feature-scaling  data-science-model 

আমি একটি কাগল প্রতিযোগিতায় অংশ নিচ্ছি। ডেটাসেটের প্রায় 100 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং সমস্ত অজানা (আসলে তারা কী উপস্থাপন করে সেই ক্ষেত্রে)। মূলত এগুলি কেবল সংখ্যা। এই বৈশিষ্ট্যগুলিতে লোকেরা প্রচুর ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করছে। আমি ভাবছি যে ঠিক কীভাবে কোনও অজানা বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করতে সক্ষম হয়? কেউ দয়া করে আমাকে …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

বন্ধ । এই প্রশ্নের বিশদ বা স্পষ্টতা দরকার । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? বিশদ যুক্ত করুন এবং এই পোস্টটি সম্পাদনা করে সমস্যাটি পরিষ্কার করুন । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি 25 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি কল্পিত ডেটাসেটে কাজ করছি। বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে দুটি …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

আমি কাগল ( হাউস মূল্য সম্পর্কিত হিউম্যান অ্যানালগের কার্নেল: অ্যাডভান্স রিগ্রেশন টেকনিকস ) এর আবাসন মূল্য প্রতিযোগিতার একটি সমাধানের মধ্য দিয়ে যাচ্ছিলাম এবং এই অংশটি পেরিয়ে এসেছি: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

আমি একটি উপস্থাপনাটি পড়ছি এবং এটি একটি ছাড়ার এনকোডিং ব্যবহার না করার পরামর্শ দিচ্ছে, তবে এটি একটি গরম এনকোডিং সহ ঠিক আছে। আমি ভেবেছিলাম তারা দুজনই এক রকম ছিল। তাদের মধ্যে পার্থক্য কি কেউ বর্ণনা করতে পারেন?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে আমার কাছে একটি ব্যবহারিক প্রশ্ন আছে ... বলুন আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে ঘরের দামের পূর্বাভাস দিতে চাই এবং জিপ কোড সহ অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করেছি। তারপরে বৈশিষ্ট্যটির গুরুত্ব পরীক্ষা করে আমি বুঝতে পারি যে জিপটি বেশ ভাল বৈশিষ্ট্য, তাই আমি জিপের উপর ভিত্তি করে আরও কিছু …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction