1. 決策樹不用考慮scaler。
2, xgboost 缺失值都可以不用考慮。
3.libsvm的資料格式及使用方法總結
首先介紹一下
libsvm
的資料格式
label 1:value 2:value ….
label
：是類別的標識，比如上節
train.model
中提到的
1 -1
，你可以自己隨意定，比如
-10，0，
15。當然，如果是回歸，這是目標值，就要實事求是了。
value
：就是要訓練的資料，從分類的角度來說就是特徵值，資料之間用空格隔開
比如: -15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333
需要注意的是，如果特徵值為
0，特徵冒號前面的
(姑且稱做序號)
可以不連續。如：
-15 1:0.708 3:-0.3333
表明第2
個特徵值為
0，從程式設計的角度來說，這樣做可以減少記憶體的使用，並提高做矩陣內積時的運算速度。我們平時在
matlab
中產生的資料都是沒有序號的常規矩陣，所以為了方便最好編乙個程式進行轉化。
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