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文档简介

1、机器学习中的数据处理及场景化应用技术创新，变革未来数据处理特征工程场景化应用目录数据处理如何提高机器学习模型的准确率实际上限可能上限接近上限的途径数据处理什么样的数据更优质？原始数据加工数据数据处理数据标准化 与归一化缺失值处理样本过滤样本采样标注数据数据清洗。010203040506Data Transform数据处理Better Data从数据预处理到特征工程数据处理特征工程什么是特征工程为什么要做特征工程如何做特征工程特征工程 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机 器学习算法达到最佳性能的特征的过程特征工程010302特征 工程更好的特征意味着更强的灵活度更好的特征意味 着更简

2、单的模型更好的特征意味着更出色的性能特征工程为什么要做特征工程特征降维STEP 3特征转换STEP 2特征构建STEP 1如何做特征工程特征工程特征构建 特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征特征工程特征转换特征工程特征工程特征选择FilterWrapperEmbeddedSVDABCL1informationgaincorrelation coefficient scoresChi-squared testGAPSO特征降维特征提取因子分析主成分分析奇异值分解线性判别式分析FALDAPCA场景化应用用户购买意向预测挖掘用户潜在购买需求缩短用户到商品的距离用户需求不明确时提供参考满足用户

3、的好奇心数据收集数据处理特征提取用户特征商品特征行为特征组合特征特征处理场景化应用场景化应用数据 收集用户关注加入购物车用户购买行为时间商品属性商品评论商品分类用户属性用户浏览数据收集场景化应用数据处理数据采样数据清洗缺失数据填充场景化应用特征提取用户特征用户属性用户活跃度用户购买力用户转化率行为偏向场景化应用特征提取商品特征商品属性商品热度商品销量商品评价商品转化率周期性季节性购买趋势场景化应用特征提取行为特征浏览加入购物车购物车删除下单关注点击场景化应用特征提取组合特征用户对商品的偏好程度用户对商品的购买意向行为对商品的转化率组合方式手工拼接模型特征组合场景化应用特征处理数值型特征归一化统计值离散化Hash分桶类别性特征One-Hot编码Hash与聚类处理日期型

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