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…

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…

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…

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…

前言 requests库的好,只有用过的人才知道,最近这个库的作者又出了一个好用的爬虫框架requests-html.之前解析html页面用过了lxml和bs4, requests-html集成了一些常用爬虫库的优点,依然是为人类服务:HTML Parsing for Humans. 目前只支持python3.6 环境准备 requests-html的GitHub地址https://github.com/kennethreitz/requests-html,使用pip就能直接安装了. pip i…

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):聚合操作的对象是具有父子 (one-to-many)关系的两个数据表,通过对父表的某列进行归类(groupby)计算子表某列对应的统计值.下面通过几个简单的例子进行介绍,Featuretools在实际应用中的案例可以…

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征…

某互联网后台自动化组合测试框架RF+Sikuli+Python脚本 http://www.jianshu.com/p/b3e204c8651a 字数949 阅读323 评论1 喜欢0 一.**RobotFramework 1.**工具介绍:Robotframework在测试中作为组织测试用例和BDD关键字的平台,主要使用RIDE进行管理,它不是一个工具,而仅仅是一个框架,使用Python进行开发,同时支持WEB测试(Selenium).Java GUI 测试,启动线程.终端.SSH等.支持BDD…

获取token 在做接口自动化的时候,经常会遇到多个用例需要用同一个参数token,并且这些测试用例跨.py脚本了. 一般token只需要获取一次就行了,然后其它使用unittest框架的测试用例全部调用这个参数,那么如何实现呢? 虽然python里面有个全局变量global,但这个只是针对于在同一个.py里才有效,跨脚本就不起作用了. 解决思路 1.首先把公共数据单独抽出来,用一个文件去管理,如yaml文件 2.写一个读yaml文件的get_token()函数放到a.py,去读取需要的数据 3…

文档:https://docs.featuretools.com/#minute-quick-start 所谓自动特征工程,即是将人工特征工程的过程自动化.以 featuretools 为代表的自动特征工程在整个机器学习的端到端实践中扮演的角色如下图所示: 1. demo 导入包:import featuretools as ft 加载数据:data = ft.demo.load_mock_customer(),data 为 dict 类型 data.keys() ⇒ dict_keys(['t…