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…

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…

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…

https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法…

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…

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…

用Python做Web开发,Django框架是个非常好的起点.如何从零开始,配置好Django开发环境呢?本文带你一步步无痛上手.     概念 最近有个词儿很流行,叫做“全栈”(full stack).各大IT培训机构几乎都在宣传这一概念.告诉你只需要交1XXXX元,就可以在XX天之内把自己变成一个“全栈工程师”.有了这个称号可不得了,收入马上可以上升若干个量级,从此走向通往人生巅峰的坦途…… 醒醒,没那好事儿. 静下心来琢磨一下,XX天之内就可以学会的东西,门槛高吗?这么多人都能学会的东西,…

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…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb…