处理 ML 分类列中的 infinite/large 个值
Handling infinite/large values in column for ML classification
使用公式计算了一个列（公式不涉及任何日志函数，只是一个分组 .sum()），但正如预期的那样，此列将导致 infinite/exponential values，如下所示：
-inf
nan
inf
-3.000e+32
7.3297+23 ...etc (similar data)
我的疑问是对于二元分类问题，我应该如何将此列作为 I could also not avoid this column for prediction 来处理。在模型分类器中使用此列之前需要使用哪些技术。
谢谢！
如果你的函数计算一个特征（列）returns nan 或 inf 我会怀疑。为什么会这样？
一般来说，如果您有像您这样的大值，您可以尝试应用 log-transformation 将您的值缩小到更有用的区间。
使用公式计算了一个列（公式不涉及任何日志函数，只是一个分组 .sum()），但正如预期的那样，此列将导致 infinite/exponential values，如下所示：
-inf
nan
inf
-3.000e+32
7.3297+23 ...etc (similar data)
我的疑问是对于二元分类问题，我应该如何将此列作为 I could also not avoid this column for prediction 来处理。在模型分类器中使用此列之前需要使用哪些技术。
谢谢！
如果你的函数计算一个特征（列）returns nan 或 inf 我会怀疑。为什么会这样？
一般来说，如果您有像您这样的大值，您可以尝试应用 log-transformation 将您的值缩小到更有用的区间。