特征工程

我想了解一下，在使用随机森林算法处理文本数据时，如何进行特征工程？我已经有了一些文本数据，并且想使用随机森林算法进行文本分类任务。我想知道，应该如何对文本数据进行特征提取和特征选择，以便使用随机森林算法进行训练和预测。此外，我还想知道如何调整随机森林算法中的参数...

我正在学习线性回归模型，但是遇到了处理有序分类数据的问题。具体来说，我的数据集中有一些特征是有序分类数据，比如衣服的尺码或考试的成绩等。我想知道在使用线性回归模型进行预测时应该如何处理这些有序分类数据？是否需要将其转换成数值型数据，还是需要使用一些特殊的编码方式...

我想了解如何利用逻辑回归模型训练出具有高泛化能力的模型。我经常在训练逻辑回归模型时遇到过拟合的问题，该如何避免过拟合？我应该如何优化模型参数和超参数，以获得更好的性能？除了调整参数，还有什么其他技术可以使用，以增强模型的泛化能力？如果有任何文献、资源或工具可以帮...

我正在尝试在神经网络中使用属性嵌入技术，但我不确定如何实施。我希望能够将一些非连续的特征以向量的形式输入到神经网络中，以便网络能够更好地识别和预测。我已经了解到了嵌入层，但我还需要知道如何将特征转换为对应的嵌入向量并将其输入到网络中。我不明白如何处理特征的缺失值...

在进行线性回归模型建模前，对数据进行预处理是很重要的。在数据预处理方面，K-means聚类算法可以起到一定的作用。但是，如何使用K-means聚类算法来预处理线性回归模型的数据呢？我想了解在预处理数据时如何选择K值，如何使用聚类结果进行特征工程，以及聚类是否会对回归模型的精度产...

我正在尝试通过逻辑回归模型进行分类预测，但是预测准确率似乎不够高。我已经使用了一些基本的调整参数，例如改变正则化权重和调整特征权重。我希望尝试更多的调整方法来进一步提高预测准确率。请问有哪些技巧和策略可以用于优化逻辑回归模型预测准确率？期待大神们的帮助！ ...

我希望知道如何使用线性回归模型来解决分类问题。我已经尝试过使用简单的逻辑回归，但发现模型效果较差。我听说可以使用线性回归模型来完成分类任务，但并不知道具体的实现方法。我希望了解这个模型如何工作，如何准确地进行分类，并能够在代码中实践使用。如果有相关文档或参考资料...

我想请教一下，在信号处理问题中，采用k近邻算法的效果如何？我听说这个算法在分类和回归方面有着很好的表现，但不知道它在处理信号方面的效果如何。我的具体疑问是，k近邻算法是否适合用于信号处理中的噪声去除，以及它处理信号时是否需要特征工程的预处理等。希望有经验的大佬可以...

我正在寻找关于随机森林算法在处理时间序列数据时如何选取合适的特征的帮助。我已经了解到随机森林算法在处理数据时不需要进行特征工程，但是对于时间序列数据，特征的选择似乎更加重要。我希望了解哪些特征选择方法适用于时间序列数据，并且如何确定最终选择的特征子集。是否有一些...