feature-scaling

Вопрос или проблема В настоящее время я работаю над обнаружением аномалий при проведении транзакций. В качестве части данных, которые я извлек, у меня есть IP-адреса лиц, совершивших транзакцию. Поскольку IP-адрес не имеет связного смысла и является произвольным

Вопрос или проблема У меня есть модель LSTM с одним слоем и 300 временными рядами, которая пытается предсказать следующее значение для одного временного ряда, основываясь на прошлых 12 значениях из 300 временных рядов. 56 –

Вопрос или проблема Я пытаюсь использовать SVR для предсказания определенной характеристики. Я создаю модель с помощью следующего кода: from sklearn.svm import SVR from sklearn.preprocessing import StandardScaler X = data # это переменная результата y = data.

Вопрос или проблема Как обработать нулевые значения в наборе данных для выполнения масштабирования признаков в конкретном столбце? То есть, должны ли мы оставить нулевое значение как есть или вставить другое значение? Существует ли какое-либо руководство

Вопрос или проблема Я использую два разных источника информации как входные данные для своей нейронной модели. Модель принимает слово в качестве ввода и производит бинарный [1/0] выход. Я представляю каждое слово, используя его векторное представление

Вопрос или проблема Моя цель – определить текстовое сходство с использованием нескольких признаков. Некоторые из признаков являются текстовыми, для чего я использую (Tfhub 2.0) универсальный энкодер предложений. Есть и другие категориальные признаки

Вопрос или проблема Мне интересно, какие статистические инструменты использовать при анализе данных, имеющих несколько сильных эффектов партии (распределения варьируются от одной партии к другой). Я хотел бы скорректировать эффект партии, когда он возникает

Вопрос или проблема У меня есть классификатор MLP, который используется для решения задачи бинарной классификации (например, категория A против B). Моя цель – минимизировать логарифмическую потерю, однако один из тестов, который я провожу, –

Вопрос или проблема Я хочу преобразовать некоторые значения признаков в своей модели, используя кубический корень, чтобы уменьшить некоторую асимметрию в своих данных. Однако я заметил, что после того, как я применяю кубический корень к определенным признакам

Вопрос или проблема Я создаю LSTM с keras, который имеет параметр activation в слое. Я читал, что масштабирование выходных данных должно соответствовать выходным значениям функции активации. Например, функция активации tanh выдает значения в диапазоне

Вопрос или проблема Для упомянутых ниже шагов подготовки данных Обнаружение/обработка выбросов Импутация данных Масштабирование/стандартизация данных Балансировка классов Есть два под Questions Должны ли каждый из этих шагов выполняться после разделения

Вопрос или проблема У меня есть данные о многих автомобилях за время (несколько лет на каждый автомобиль) Я планирую создать модель для всех автомобилей вместе (не одну модель на каждый автомобиль). Хочу ли я нормализовать (привести к стандартному виду)

Вопрос или проблема Мой набор данных содержит следующие две характеристики: “длительность фильма” (минуты) и “длительность телешоу” (сезоны). Если определенный пример имеет тип “фильм”, его длительность будет отображаться в характеристике “

Вопрос или проблема Я изучаю классическую задачу предсказания цен на квартиры (вторичный рынок) в зависимости от их типа, размера, местоположения и т. д. Довольно просто, и линейная регрессия или регрессионные деревья дают первые приличные результаты

Вопрос или проблема Я часто читаю рекомендации использовать StandardScaler для нормально распределенных данных, в противном случае – MinMax Scaling. Например, ответы здесь. Интересно узнать причины/математику, стоящую за этим.

Вопрос или проблема Как правило, входные данные для нейронной сети (НС) преобразуются так, чтобы иметь нулевое среднее значение и стандартное отклонение 1. Мне интересно, почему стандартное отклонение должно быть 1? Как насчет других масштабов?

Вопрос или проблема Допустим, у меня есть 3 плотные последовательности одинаковой длины. Должен ли я подгонять масштабировщик по ним отдельно или вместе? import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler arr = np.

Вопрос или проблема У меня есть входные данные, величины которых значительно варьируются между признаками. Я масштабировал их с помощью StandardScaler() из sklearn, а затем использовал keras для обучения нейронной сети на этих данных для предсказания моей целевой переменной.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных с тремя независимыми переменными [город, отрасль, сумма], и я хотел бы нормализовать сумму. Но я хочу сделать это с учетом отрасли и города. Простая группировка по городу и отрасли дает мне множество очень