【问题标题】:How to handle conditional features with SVM?如何使用 SVM 处理条件特征?
【发布时间】:2015-11-23 11:04:14
【问题描述】:

我的数据集包含的特征(如果存在)可以关联其他特征。举个例子:

Feature A: 0/1
Feature B: doesn't exist if A = 0, else: 1/-1
Feature C: doesn't exist if A = 0, else: 1/-1

这些功能并不缺席,如果“功能 A”设置为 0,它们根本没有意义,所以我不能真正使用数据插补。将这些功能集成到我的数据集中的最佳方法是什么?这些信息很有价值,如果可能的话,我不想丢弃它。

【问题讨论】:

    标签: machine-learning svm feature-selection


    【解决方案1】:

    如果您正在使用线性模型(如线性 SVM),那么只需将此功能输入“0”即可。虽然 -1 和 +1 值导致使用模型分配的特定权重,但使用“0”意味着它将忽略权重。一旦考虑到内核空间,它就会变得更加复杂,而且我认为您无法为此类问题提供简单的解决方案。

    【讨论】:

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