本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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AI智能猜您想看：物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的五個(gè)特征，如在此基礎(chǔ)上時(shí)，通過(guò)特征工程將一個(gè)數(shù)據(jù)插入，并插入特征工程，供后續(xù)的使用。您可以通過(guò)左側(cè)大屏查看該特征工程的功能。當(dāng)用戶選擇的是線下四種列。在特征工程中，完成特征工程的初始化操作才會(huì)產(chǎn)生初始值，用戶可以對(duì)已有的特征列進(jìn)行刪除操作，進(jìn)而生成新的特征列。單擊JupyterLab環(huán)境編輯界面右上角的圖標(biāo)。在“特征操作流總覽”區(qū)域會(huì)新增一個(gè)“特征處理”節(jié)點(diǎn)。特征操作支持刪除 數(shù)據(jù)集 中指定的特征列，刪除其余特征列。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多AI智能猜您想看：?jiǎn)螕舯眍^，選中需要執(zhí)行的特征列。單擊“特征操作”，從下拉框中選擇“選擇特征”。彈出“選擇特征”對(duì)話框。檢查“已選擇特征”是否為用戶選擇的特征列。在“特征操作流總覽”區(qū)域會(huì)新增一個(gè)“刪除列”節(jié)點(diǎn)。待刪除的特征列無(wú)誤后，單擊“確定”。從下拉框中選擇“刪除列”。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多AI智能猜您想看：在“特征操作流總覽”區(qū)域會(huì)新增一個(gè)“選擇特征”節(jié)點(diǎn)。卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)集的特征列和標(biāo)簽列之間的偏離程度(即卡方值)篩選出有價(jià)值的特征列。將卡方值由小到大排序，篩選出TOPN的特征列。為默認(rèn)值為“離散”。特征操作流從下拉框中選擇當(dāng)前數(shù)據(jù)操作流的名字。操作流變量名如果存在多個(gè)數(shù)據(jù)操作流，可重命名操作流對(duì)象的變量名，以避免沖突。單擊圖標(biāo)，運(yùn)行“特征離散化”代碼框內(nèi)容。
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