作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/328 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 特征工程(feature engineering)指的是:利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于机器学习算法. 特征:数据中抽取出来的对结果预测有用的信息. 特征工程:使用专业背景…

一.什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive models, resulting in improved model accuracy on unseen data." 简而言之,就是将原始数据转换为模型更容易理解的数据类型,从而提高模型…

本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 4 缺失值计算 5 数据变换 6 回顾 特征选择 1 Filter 11 方差选择法 12 相关系数法 13 卡方检验 2 Wrapper 21 递归特征消除法 3 Embedded 31 基于惩罚项的特征选择法 32 基于树模型的特征选择法 4 回顾 降维 1 主成分分析法PCA 2 线性判别分…

概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容.然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧.但是光会前面的一些内容,还不足以应付实际的工作中的很多情况,例如如果咱们的原始数据的features太多,咱们应该选择那些features作为咱们训练的features?或者咱们的features太少了,咱们能不能利用现有的features再创造出一些新的与咱们的target有更加紧密联系…

 最近学习特征工程(Feature Enginnering)的相关技术,主要包含两块:特征选取(Feature Selection)和特征抓取(Feature Extraction).这里记录一些要点,作为备忘.   特征选取 R中的FSelector包实现了一些特征选取的算法,主要分两大类:   Algorithms for filtering attributes: cfs, chi.squared, information.gain, gain.ratio, symmetrical.unc…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 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而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数…

1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性.更低的技术门槛.更敏捷的开发成本的方向去发展,且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明.因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识,并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理. 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤. 其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步.而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优.因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的…

原文:http://dataunion.org/20276.html 作者:JasonDing1354 引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应用到实际问题的时候,常常不知道怎么提取特征来建模. 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的. 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果.准备和选择的特征越好,则实现的结果越好. 影响预测结…

“特征工程”这个华丽的术语,它以尽可能容易地使模型达到良好性能的方式,来确保你的预测因子被编码到模型中.例如,如果你有一个日期字段作为一个预测因子,并且它在周末与平日的响应上有着很大的不同,那么以这种方式编码日期,它更容易取得好的效果. 但是,这取决于许多方面. 首先,它是依赖模型的.例如,如果类边界是一个对角线,那么树可能会在分类数据集上遇到麻烦,因为分类边界使用的是数据的正交分解(斜树除外). 其次,预测编码过程从问题的特定学科知识中受益最大.在我刚才列举的例子中,你需要了解数据模式,然后改…