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包括：
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LabelEncoding：预处理过程。XGBoost 仅支持从 0 开始到（分类数 -1）的label 数值。但为了映射方便，我们存储的label 值对应的是平台的分类ID，并不是0 ～ N 的，甚至可能不是连续整数。因此需要用LabelEncoding 组件编码到符合XGBoost 需求的数值。
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存储 Label 映射表：数据转存，因为预测接口会用到这一映射表来转义平台分类，因此要额外保存。
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数据重整：预处理过程，为防止随机拆分算法将训练集的 label 拆分为不完备的数据集，把训练集label 的缺失数据捞回来。对模型会有一定干扰，但是在数据极少的极端情况下才会发挥作用。
以上内容摘自《前端代码是怎样智能生成的》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=53可下载完整版
2022-07-28 17:06:51赞同 展开评论 打赏 -
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