2.5 稀疏值处理

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2.5 稀疏值处理 2. XGBoost算法原理领域：2.5 稀疏值处理详解在现代机器学习应用中，我们经常面临处理包含大量稀疏值的数据集。稀疏性可能源于多种原因，例如：数据缺失 (Missing Values): 数据收集过程中的遗漏、错误或信息不可用，导致某些特征的值缺失。 One-Hot 编码 (One-Hot Encoding): 在处理类别特征时，常用的One-Hot编码会将类别变量转换为多个二元特征，其中大部分特征对于单个样本来说都是0。自然稀疏性 (Natural Sparsity): 某些特征本身就具有稀疏性，例如文本数据的词袋模型，或者用户行为数据中的商品购买记录，用户通常只与商品集合中的一小部分进行交互。