在不同範圍內具有不同含義的功能

在機器學習中，如何處理薪水等功能。例如，如果我通過測量基於特徵的數據點之間的距離來應用k最近的鄰居。假設我們有兩點薪水爲2000和6000.他們之間的差異是4000.讓我們再看兩點薪水爲102000和106000.這裏的差異仍然是4000美元，但我們人類認爲最後兩個點更接近或更相似前兩點。在不同範圍內具有不同含義的功能

如何在機器學習中融入這種直覺？

來源

2017-04-01 Ahmedn1

標準化和規範我的朋友 –

你可以做以下的事情之一（還有更多）：

使用日誌功能（因此2000和6000將遠遠超出102000和106000）
二值化特徵變換特徵爲多個桶（你將創造薪水每個範圍內的功能，你是一個創造桶）的K-NN
變化相似的功能相對於看差的絕對值，而不是

來源

2017-04-01 20:47:19 usamec

在不同範圍內具有不同含義的功能

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