分类和预测问题中名词型属性的一种预处理方法

• 作者: 陆勤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 名词型属性 预处理 预测模型 经验贝叶斯
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 92-93
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.03.038

摘要

在分类和预测任务中,包含大量不同取值的名词型属性使那些要求数值型输入的回归算法难以使用.该文提出一种基于经验贝叶抖斯统计方法的预处理方法,对这一类名词型属性进行变换,使之能用于预测建模.首先介绍了变换的统计学原理,然后给出了实现方法.分析表明,此方法简单易行,缩放性较好,而且在处理缺失数据时具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆勤	安徽工业大学计算机科学系	2	7	2.0	2.0