Часть 2: Разработка признаков, моделирование и анализ после моделирования #DataAnalytics #DataVisualization #Python #ML #MachineLearning часть 1: https://medium.com/@orenalyze/exploring-thelook-ecommerce-dataset-returned-product-analytics-5b770b024e21 Разработка функций Выбор функций: ручной выбор Удалить функции уникального идентификатора = user_id, order_id, product_id Удалите функции, основанные на времени: как мы упоминали в предыдущей главе = created_at, Ship_at,..

Введение: В этой статье мы увидим кодирование признаков для номинальных категориальных признаков . Часть 1 Ссылка: https://medium.com/@banarajay/feature-encoding-basic-to-advance-part-1-5fb72e415561 1. Горячее кодирование: One-Hot Encoding — еще один популярный метод обработки категориальных переменных. Этот тип кодирования создает новый бинарный признак для каждой возможной категории или метки в столбце, называемом «фиктивной переменной», а затем присваивает значение 1..

Введение: В этой статье я представляю Feature Encoding от Basic к Advanced. Кодировка функции: Кодирование функций — это процесс преобразования категорий в числовые значения. Как мы все знаем, большинство алгоритмов не могут обрабатывать категориальные переменные, если они не преобразованы в числовое значение. поэтому, используя методы в кодировке функций, чтобы преобразовать категории в числовые. Категориальные признаки обычно делятся на 2 типа: 1.Номинальные категориальные..