模型开发是一整套标准化的流程，从数据清洗，特征选择，变量选取，模型拟合，就像工厂上的流水线作业。今天我们选择在整个流水线中重要的一个环节，跟大家系统性地讲讲其中的编码方式。本次我们以时下最热门的xgb给大家实操讲解。在我们平时建模时，经常会采用XGBoost来训练模型，但是往往会遇到样本数据中存在或多或少的分类型字符变量，例如学历程度、住房类型等。因此，我们也常采用one-hot编码方式来进行处理，将分类型字符变量转换为数值型变量，以保证模型可以正常拟合训练。但是，为什么在XGBoost算法下需要对分类型变量做转换处理，原因是对于XGBoost模型来讲，使用的学习树都是cart回归树，意味着此类提升树算法只接受数值型特征输入，不直接支持类别型特征。在这种场景下，我们必须在XGBoost模型训练前，对分类型特征进行合适的特征编码处理。虽然one-hot编码比较常用，但结合不同的实际业务场景，掌握多种特征编码方法并进行应用，可以为我们的模型训练和模型优化提供更合适的处理途径。

1、含义

鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。

作者 | 郑卓

论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2108.07002.pdf

项目页面:
https://zhuozheng.top/changestar/

代码:
https://github.com/Z-Zheng/ChangeStar

第一作者主页：https://zhuozheng.top

该工作是武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室RSIDEA团队在变化检测方面的工作，已被ICCV 2021接收。

数据分析中清洗数据是确保数据质量和可靠性的关键步骤，通常包括以下方法步骤：

1 Logistic Regression（逻辑回归模型）

Logistic Regression是大家非常熟悉的基本算法，其作为经典的统计学习算法几乎统治了早期工业机器学习时代。这是因为其具备简单、时间复杂度低、可大规模并行化等优良特性。在早期的CTR预估中，算法工程师们通过手动设计交叉特征以及特征离散化等方式，赋予LR这样的线性模型对数据集的非线性学习能力，高维离散特征+手动交叉特征构成了CTR预估的基础特征。LR在工程上易于大规模并行化训练恰恰适应了这个时代的要求。

机器之心报道

编辑：张倩、+0

足球比赛的分析日益依赖数据驱动方法，通过整合统计数据、机器学习模型和领域知识，可以深入理解比赛动态、预测结果并优化策略。基于 JST的最新研究，详细阐述如何通过数据和模型分析足球比赛，涵盖数据收集、处理、建模和优化全流程，特别关注预测比赛结果的实际应用。

数据收集与来源

研究表明，足球分析需要从多种来源收集数据，包括但不限于：

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类任务的机器学习算法，下面这篇是笔者整理分享的关于逻辑回归算法的入门教程文章，对此感兴趣的同学可以进来看看了解更多呀！

逻辑回归算法是机器学习中的一位“老司机”，尽管名字里有“回归”，但它却是个不折不扣的分类高手。

在数据处理与分析领域，数值型与字符型类别变量

今天是pandas数据处理专题第7篇文章，可以点击上方专辑查看往期文章。

在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。