技術 Day14 Feature Engineering, Kurtosis and Skewness 淺談特徵工程、峰度與偏度

特徵工程是把原始資料對應到後續評估分數的轉換過程，是在擬合模型前重要的步驟。常見特徵有：數值型特徵、類別型特徵與時間序列特徵，之後會有文章分別介紹。一般而言，我...

技術 DAY13 特徵工程-資料標準化與降維

一、為何要做標準化 以最簡單的方式來說，一份資料中，不可能每個特徵的範圍都是一樣的，當我們需要拿兩筆特徵資料來做處理時，就必須讓他們的評比標準都相同才會準確。舉...

技術 Day17 資料預處理－資料類型、缺失值、標準化、獨熱編碼、管道器

資料類型－數值型、類別型 數值型資料：以數值存在、能做數值運算的資料。如身高體重、年齡、收入……等。 類別型資料：用來描述事物的屬性或特徵。如性別、尺寸、地區...