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【Python机器学习】零基础掌握SkewedChi2Sampler内核近似特征

有没有遇到这样的困扰:即使在拥有大量数据的条件下,传统的机器学习模型表现依然不佳?这时,数据预处理和特征工程成了解决问题的关键步骤。那么,有没有一种算法能够优化特征,提升模型性能呢?

假设一个在线商城希望通过用户行为(比如点击、购买等)来预测用户是否会成为VIP客户。传统的逻辑回归模型在这种情况下可能效果不佳,因为特征之间可能存在非线性关系。

使用SkewedChi2Sampler算法进行特征工程,该算法能够捕捉特征之间的非线性关系,从而提高模型性能。

原始数据(前4个用户的行为数据):

用户ID点击次数购买次数收藏次数留言次数
110120
220011
35210
415101

使用SkewedChi2Sampler进行特征转换后,用随机梯度下降分类器(SGDClassifier)进行模型训练。

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  • SkewedChi2Sampler

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