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机器学习笔记——哑变量处理
在机器学习的特征处理环节,免不了需要用到类别型特征,这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。 通常根据模型的需要,类别型特征需要进行哑变量处理,即按照特征类别进行编码,一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量,这样就可以表示特征内部所有的类别(将其中基准比较类设为0,当k-1个哑变量都为0时,即为基准类)。 这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的方案,而无需我们手动进行编码,使用成熟的编码方案可以提升特征处理的过程。 R语言哑变量处理: data(iris) 这里仍以iris数据集为例,假设这里的Species变量是要进入模型的其中一个自变量,在建模前需要对齐进行哑变量处理。 方法一——dummy包: library("dummy") dumy <- dummy(x=iris) dummy函数会自动检查你输入数据集对象中的字符型/因子型变量,并全量输出字符型/因子型变量的哑变量编码结果。注意这里编码结果是全量输出,即类别型特征的每一个类别都有一个编码后的特征。为了编码引起多重共线性,我们需要舍弃一个(代表比较基准类的特征),...
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Java自动生成订单序列号
import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; /** * 产生流水号工具类 * @version V1.0 * @date: 2013-11-16 下午5:21:37 */ public class SerialNum { private static String count = "000"; private static String dateValue = "20131115"; /** * 产生流水号 */ public synchronized static String getMoveOrderNo() { long No = 0; SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd"); String nowdate = sdf.format(new Date()); No = Long.parseLong(nowdate); if (!(Str...
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