異なる範囲で異なる意味を持つ機能

Question

機械学習では、どのように給与のような機能に対処する。たとえば、フィーチャに基づいてデータポイント間の距離を測定することによって、k最近傍点を適用する場合です。給料が2000000と6000の2つのポイントがあるとしましょう。その差は4000です。給与102000と106000の別の2つのポイントを見てみましょう。ここでの違いはまだ4000ドルですが、人間は最後の2ポイントを最初の2点。

機械学習にこのような直感を組み込むにはどうすればよいですか？

Answer 1

あなたは次のいずれか（および多く）行うことができます。

• がへ
• 2値化機能（更に多く102000未満、106000になりますので、2000年および6000）のログ機能を使用して機能を変換します代わりに、絶対差の相対見て複数のバケット（あなたが給与の各範囲に対する特徴を作成するであろうし、バケットを作成一つである）
• K-NNの変化の類似機能