原文:机器学习 | 特征工程- 超参数调优方法整理

特征工程是机器学习当中很重要的部分,可以帮助我们设计 创建新特征,以便模型从中提取重要相关性。本文将记录并持续更新相关特征工程的工具包介绍,包括自动模型选择和超参数调优等各方面。 Featuretools Featuretools 是一个开源的Python 库,用于自动化特征工程。自动特征工程能够缩减时间成本,构建更优秀的预测模型,生成更有意义的特征,还能防止数据泄漏 data leakage ...

2018-09-27 20:04 0 4871 推荐指数:

查看详情

机器学习特征工程

一、特征工程概述 “数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程,它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升,有时甚至在 ...

Thu May 12 18:17:00 CST 2016 0 43009
机器学习——特征工程

机器学习是从数据中自动分析获取规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成:特征值+目标值(根据目的收集特征数据,根据特征去判断、预测)。(注意:机器学习不需要去除重复样本数据) 常用的数据集网址: Kaggle网址:https://www.kaggle.com ...

Sat Oct 23 19:38:00 CST 2021 0 105
学习笔记】机器学习特征工程

,通过专业的技巧进行数据处理,是的特征能在机器学习算法中发挥更好的作用。优质的特征往往描述了数据的固有结构 ...

Thu Mar 14 04:23:00 CST 2019 0 634
机器学习(一)特征工程基本流程

前言   特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息,可以是文本或者数据。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。   特征工程的目的是筛选出更好的特征,获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强 ...

Mon Mar 26 00:06:00 CST 2018 2 19700
机器学习:数据准备和特征工程

对于数据挖掘,数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限,而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精,这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造 1.’常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式:统计频率 ...

Fri Oct 04 08:13:00 CST 2019 0 673
参数

在神经网络中,有许多参数需要设置,比如学习率,网络层数,神经元节点数 所谓参数,就是不需要训练的参数,需要人为设定的参数。 这些参数对模型的训练和性能都有很大影响,非常重要,那么这些参数该怎么设定呢? 一般我们可以根据经验来设定,但是经验毕竟有限,而且也不科学。 验证数据 ...

Tue Apr 23 19:42:00 CST 2019 0 865
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM