大数据项目特征工程型特征处理
2024-03-29 08:48:55

大数据项目特征工程型特征处理

类别型特征处理

类别型数据本身没有大小关系 ,大数需要将它们编码为数字,据项但它们之间不能有预先设定的目特大小关系,因此既要做到公平 ,征工又要区分开它们,程型处理那么直接开辟多个空间

One-Hot 编码/哑变量

One-Hot 编码/哑变量所做的特征就是将类别型数据 平行地展开 ,也就是大数说 ,经过 One-Hot 编码/哑变量后,据项这个特征的目特空间会膨胀 。

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时间型特征处理

时间型特征既可以做连续值 ,又可以看做离散值 。程型处理

连续值

–持续时间(网页浏览时长)

–间隔时间(上一次购买/点击离现在的特征时间间隔)

离散值

–一天中哪个时间段

–一周中的星期几

–一年中哪个月/星期

工作日/周末

统计型特征处理

加减平均 :商品价格高于平均价格多少 ,用户在某个品类下消费超过多少。大数

分位线 :商品属于售出商品价格的据项分位线处 。

次序性:商品处于热门商品第几位。目特

比例类  :电商中商品的好/中/差评比例 。

推荐系统常见反馈数据

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(作者:新闻中心)