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資料處理與特徵工程 - 精選影片2 - 數值型與類別型特徵介紹 - 資料處理與特徵工程 - Cupoy

類別型特徵 - 通常會需要處理 - 模型都要以「數值」型態進行運算,因此模型無法計算類別型特徵 - 維度過高容易產生稀疏性 - 缺失值比較難填補 數值型特徵 - 例如:溫度、銷售量 - 比較容易演算法輸入以進行計算 - 遺失值比較容易補值

類別型特徵 - 通常會需要處理 - 模型都要以「數值」型態進行運算,因此模型無法計算類別型特徵 - 維度過高容易產生稀疏性 - 缺失值比較難填補 數值型特徵 - 例如:溫度、銷售量 - 比較容易演算法輸入以進行計算 - 遺失值比較容易補值