【摘 要】
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特征离散化是线性回归算法在模型训练时必要步骤。特征的离散化通常包括两种方式即0-1归一化和均等区间归一化,这两种离散化方式是假设数据分布均匀的情况,在实际业务场景中
【基金项目】
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浙江省2013年度高等教育教学改革项目(jg2013269)
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特征离散化是线性回归算法在模型训练时必要步骤。特征的离散化通常包括两种方式即0-1归一化和均等区间归一化,这两种离散化方式是假设数据分布均匀的情况,在实际业务场景中数据分布具有很大的不确定性,以数据的分布趋势为区间划分标准进行特征离散化,将离散化后的特征数据应用于线性回归中,以今日头条新闻数据作为测试数据集,实验结果表明,新的特征离散化方法能够较为显著地提高模型预测AUC。
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