原文:淺談自動特征構造工具Featuretools

簡介 特征工程在機器學習中具有重要意義,但是通過手動創造特征是一個緩慢且艱巨的過程。Python的特征工程庫featuretools可以幫助我們簡化這一過程。Featuretools是執行自動化特征工程的框架,有兩類特征構造的操作:聚合 aggregation 和 轉換 transform 。 官方文檔:https: docs.featuretools.com en stable index.ht ...

2020-04-08 21:08 0 3495 推薦指數:

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自動特征工程—Featuretools

Featuretools是一個可以自動進行特征工程的python庫,主要原理是針對多個數據表以及它們之間的關系,通過轉換(Transformation)和聚合(Aggregation)操作自動生成新的特征。轉換操作的對象是單一數據表的一列或多列(例如對某列取絕對值或者計算兩列之差);聚合操作的對象 ...

Mon Jul 08 23:52:00 CST 2019 0 1346
特征工程系列:GBDT特征構造以及聚類特征構造

特征工程系列:GBDT特征構造以及聚類特征構造 本文為數據茶水間群友原創,經授權在本公眾號發表。 關於作者:JunLiang,一個熱愛挖掘的數據從業者,勤學好問、動手達人,期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限 ...

Thu Nov 07 22:51:00 CST 2019 0 811
NLP -- 文本特征構造

學習筆記 基於深度學習的自然語言處理(中文版)-- 車萬翔 等譯 基本概念 在語言處理中,向量 x 來源於文本數據,能夠反映文本數據所具有的多種語言學特征 從文本數據到具體向量的映射稱為 “特征提取” 和 “特征表示”,通過 “特征方程” 所完成 對語言數據,其以一些列離散 ...

Mon Aug 03 02:27:00 CST 2020 0 559
特征工程系列:聚合特征構造以及轉換特征構造

特征工程系列:聚合特征構造以及轉換特征構造 本文為數據茶水間群友原創,經授權在本公眾號發表。 關於作者:JunLiang,一個熱愛挖掘的數據從業者,勤學好問、動手達人,期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限 ...

Thu Nov 07 22:55:00 CST 2019 0 720
特征工程系列:(五)特征構造

有的時候,已有的特征可能並沒有有效的表征特征,尤其是針對特殊的業務的時候,極有可能需要對已有的特征進行變換,從而讓特征更加能夠表征特有的業務。這里介紹幾種常用的特征構造方法。 (1) 統計量構造 使用常用的統計量構造特征,常用的統計量有: 四分位數、中位數、平均值、標准差、偏差、偏度 ...

Wed Aug 04 00:23:00 CST 2021 0 115
淺談jQuery構造函數

$()函數到底做的什么   jQuery在前端領域路人皆知,對於一向喜歡玩js的博主來說,雖然能力有限,但是還是很喜歡研究他的做為。那么一個簡單的美元符號$與一對常見的()括號,jQuery底層到底 ...

Sun Mar 05 23:43:00 CST 2017 5 2728
利用GBDT模型構造特征

[本文鏈接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html,轉載請注明出處] 我的博客主營地遷至github,歡迎朋友們有空去 ...

Thu Nov 20 07:16:00 CST 2014 0 7090
 
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