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张小明 2026/1/11 8:46:25
信誉好的盐城网站开发,自动生成网页的工具,百度提交wordpress,想自己做网站吗一、问题背景 在结构化数据与时序数据建模中#xff0c;模型性能的上限往往并不由网络结构本身决定#xff0c;而是由特征语义是否被正确表达所决定。传统“数值型 / 类别型”二分法已无法满足深度学习建模需求。 核心结论#xff1a;入参数据至少应区分为多种语义形态…一、问题背景在结构化数据与时序数据建模中模型性能的上限往往并不由网络结构本身决定而是由特征语义是否被正确表达所决定。传统“数值型 / 类别型”二分法已无法满足深度学习建模需求。核心结论入参数据至少应区分为多种语义形态不同形态必须采用不同的数值化与模型接入方式否则模型将被迫学习错误结构。二、分类体系连续数值型定义具有明确大小、距离和比例意义的连续变量。典型示例年龄处理方式StandardScaler / RobustScaler直接作为连续输入特征离散类别型定义无顺序、无大小仅表示“类别差异”。典型示例国家地区不推荐方式直接数值编码引入伪顺序高维 One-Hot维度膨胀、稀疏推荐方式Embeddingself.embeddingsnn.ModuleList([nn.Embedding(size,embedding_dim)forsizeincate_sizes])理论依据Embedding 是可学习的语义映射能在低维连续空间中表达类别相似性有序类别型定义存在顺序关系但无严格比例意义。示例风险等级1–5车况等级差 / 中 / 好处理策略业务含义清晰 → 数值化语义复杂 → Embedding周期型时间特征定义具有周期闭环结构的时间变量。典型示例weekday1–7month1–12hour0–23错误方式直接数值输入Embedding推荐方式Sin/Cos 周期编码df[weekday_sin]np.sin(2*np.pi*df[weekday]/7)df[weekday_cos]np.cos(2*np.pi*df[weekday]/7)时间差/累积型定义表示时间间隔或累计长度。示例购车时间在线时间处理方式数值化标准化状态 / 事件型定义离散状态语义强无连续意义。示例是否节假日是否促销期是否政策窗口期处理方式Binary EmbeddingMulti-class Embedding序列型特征定义当前状态依赖历史序列。示例历史价格历史成交量模型适配CNN / LSTM / Transformer不适合普通 DNN三、处理方法数据分类体系类型示例处理方式数值连续型功率、里程、V0–V14标准化/归一化 → 直接输入 ANN/CNN/LSTM离散类别型品牌、车型、地区Embedding → 学习稠密表示有序类别型车龄档位、配置等级可映射为数值归一化或 Embedding周期型时间月份、星期、小时sin/cos 映射 → 数值特征输入二值状态型是否事故、是否个人卖家0/1 → 数值输入即可高维匿名特征V0–V14数值标准化 → ANN/CNN 输入各类特征处理方案数值型特征示例power, kilometer, V0-V14处理标准化 / 归一化网络子模块self.num_netnn.Sequential(nn.Linear(num_dim,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,32))离散类别型示例brand, model, regionCode, bodyType❌ 不可直接编号 → 数值大小无意义✅ 使用 Embeddingself.embeddingsnn.ModuleList([nn.Embedding(size,8)forsizeincate_sizes])Embedding 本质把类别映射到可学习的稠密向量空间保留语义相似性。有序类别型示例车龄档位0–5年、5–10年、10年以上方案 A推荐当作数值 → 标准化输入方案 BEmbedding非线性关系强时周期型时间特征示例月份、星期❌ 直接输入会引入假序关系✅ sin/cos 映射df[month_sin]np.sin(2*np.pi*df[month]/12)df[month_cos]np.cos(2*np.pi*df[month]/12)df[weekday_sin]np.sin(2*np.pi*df[weekday]/7)df[weekday_cos]np.cos(2*np.pi*df[weekday]/7)转化为数值特征输入 ANN二值状态特征示例notRepairedDamage, seller直接 0/1 输入即可四、模型结构修改ANN算法importtorchimporttorch.nnasnnclassCarPriceANN(nn.Module):def__init__(self,num_dim,cate_sizes):super().__init__()# 数值子网络self.num_netnn.Sequential(nn.Linear(num_dim,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,32))# 类别 Embeddingself.embeddingsnn.ModuleList([nn.Embedding(size,8)forsizeincate_sizes])fusion_dim32len(cate_sizes)*8# 融合网络self.fcnn.Sequential(nn.Linear(fusion_dim,64),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(64,1))defforward(self,x_num,x_cate):num_featself.num_net(x_num)cate_feattorch.cat([emb(x_cate[:,i])fori,embinenumerate(self.embeddings)],dim1)xtorch.cat([num_feat,cate_feat],dim1)returnself.fc(x).squeeze()CNN LSTM算法特征类型适合 LSTM?时间序列数值✅周期型时间✅sin/cos 后类别型❌ → Embedding 后拼接静态属性❌ → 后融合 MLPclassCarPriceCNNLSTM(nn.Module):def__init__(self,num_feat_dim,cate_sizes,emb_dim8):super().__init__()self.embeddingsnn.ModuleList([nn.Embedding(size,emb_dim)forsizeincate_sizes])self.convnn.Conv1d(num_feat_dim,64,kernel_size3,padding1)self.lstmnn.LSTM(64,64,batch_firstTrue)fusion_dim64len(cate_sizes)*emb_dim self.fcnn.Sequential(nn.Linear(fusion_dim,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,1))defforward(self,x_seq,x_cate):xx_seq.transpose(1,2)# [B, C, T]xself.conv(x)xx.transpose(1,2)# [B, T, C]_,(h_n,_)self.lstm(x)seq_feath_n[-1]cate_feattorch.cat([emb(x_cate[:,i])fori,embinenumerate(self.embeddings)],dim1)xtorch.cat([seq_feat,cate_feat],dim1)returnself.fc(x).squeeze()五、总结在结构化与序列混合特征建模中数据语义表达的正确性远比网络复杂度更关键总结如下核心原则多维分类入参策略数值型标准化 / 归一化 → 直接输入离散类别型Embedding → 可学习稠密向量有序类别型数值化或Embedding取决于非线性关系周期型Sin/Cos 编码 → 数值输入二值状态/事件型0/1 或 Embedding序列型特征CNN / LSTM / Transformer 建模网络设计原则子网络独立处理不同特征类型在模型中应先独立编码或提取表示特征融合数值特征 类别 Embedding → 融合层 → 回归输出时间序列特征通过 CNN / LSTM 提取动态模式再与静态特征融合建模实质核心目标是让模型理解特征语义而不是盲目堆叠输入多输入网络Multi-Input Neural Network是表格和混合特征预测的首选方案ANN 适合静态表格数据CNNLSTM 适合历史序列或时间窗口建模工程建议特征处理应与业务理解结合避免引入伪顺序或错误关联Embedding 维度可调过大易过拟合过小易欠拟合周期型特征必须转换否则模型难以捕捉周期规律对序列特征可选滑动窗口 CNN/LSTM 提取局部和全局模式总结一句话模型性能的上限不在网络结构而在于特征的语义表达与正确编码合理分类、独立编码、融合建模是表格序列深度学习预测的工业级实践标准。
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