Featuretools是一个可以自动进行特征工程的python库,主要原理是针对多个数据表以及它们之间的关系,通过转换(Transformation)和聚合(Aggregation)操作自动生成新的特征。转换操作的对象是单一数据表的一列或多列(例如对某列取绝对值或者计算两列之差);聚合操作的对象 ...
简介 特征工程在机器学习中具有重要意义,但是通过手动创造特征是一个缓慢且艰巨的过程。Python的特征工程库featuretools可以帮助我们简化这一过程。Featuretools是执行自动化特征工程的框架,有两类特征构造的操作:聚合 aggregation 和 转换 transform 。 官方文档:https: docs.featuretools.com en stable index.ht ...
2020-04-08 21:08 0 3495 推荐指数:
Featuretools是一个可以自动进行特征工程的python库,主要原理是针对多个数据表以及它们之间的关系,通过转换(Transformation)和聚合(Aggregation)操作自动生成新的特征。转换操作的对象是单一数据表的一列或多列(例如对某列取绝对值或者计算两列之差);聚合操作的对象 ...
特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...
学习笔记 基于深度学习的自然语言处理(中文版)-- 车万翔 等译 基本概念 在语言处理中,向量 x 来源于文本数据,能够反映文本数据所具有的多种语言学特征 从文本数据到具体向量的映射称为 “特征提取” 和 “特征表示”,通过 “特征方程” 所完成 对语言数据,其以一些列离散 ...
特征工程系列:聚合特征构造以及转换特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...
有的时候,已有的特征可能并没有有效的表征特征,尤其是针对特殊的业务的时候,极有可能需要对已有的特征进行变换,从而让特征更加能够表征特有的业务。这里介绍几种常用的特征构造方法。 (1) 统计量构造 使用常用的统计量构造特征,常用的统计量有: 四分位数、中位数、平均值、标准差、偏差、偏度 ...
$()函数到底做的什么 jQuery在前端领域路人皆知,对于一向喜欢玩js的博主来说,虽然能力有限,但是还是很喜欢研究他的做为。那么一个简单的美元符号$与一对常见的()括号,jQuery底层到底 ...
[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html,转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去 ...
NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量但强大的工具包,帮助用户 自动的进行 特征工程, 神经网络架构搜索, 超参调优以及 模型压缩。 NNI 管理自动机器学习 (AutoML) 的 Experiment, 调度运行 由调优算法生成 ...