Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放(Scaling) 1.3 特征哈希(Hashing Trick) 0x02 数据集 0x03 示例代码 0x04 标准化缩放 StandardScaler 4.1 StandardScalerTrainBatchOp 4.2 StatisticsHelper.summary 4.3 BuildStandard…

from http://breezedeus.github.io/2014/11/15/breezedeus-feature-processing.html 请您移步原文观看,本文只供自己学习使用 连续(continuous)特征: 无序类别(categorical)特征: 有序类别(ordinal)特征. 特征工程(Feature Engineering)经常被说为机器学习中的black art,这里面包含了很多不可言说的方面.怎么处理好特征,最重要的当然还是对要解决问题的了解.但是,它其实也…

转载:https://www.toutiao.com/i6642477603657613831/ 1 如果训练/测试都来自同一时间线,那么就可以非常巧妙地使用特性.虽然这只是一个kaggle的案例,但可以利用这个优势.例如:在出租车出行持续时间挑战赛中,从训练数据中随机抽取测试数据.在这种情况下,可以使用不同类别变量的平均目标变量作为特征(特征转化率).在这种情况下, Beluga 实际上使用了不同工作日的平均目标变量.然后,将相同的平均值映射为一个变量,并将其映射到测试数据中. 2 loglo…

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

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…

机器学习的模型训练越来越自动化,但特征工程还是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理.而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤,虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果.本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例. 机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20,TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道.这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分,几乎不需要人工干预.然而,特征工程几…

任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性. 现在,整个特征工程过程可实现自动化,他将通过这篇文章进行详细介绍. 下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务.在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到…

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…

Scikit-learn与特征工程 “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”,这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性.大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的.没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据,那么需要进行一些特征处理,特征的缩放等等,满足训练数据的要求. 我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用 Scikit-learn Python语言的机器学习工具 所有人都适用,可在不同的上下文中重用 基于NumPy.SciPy和matplotlib构建 开…

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…