我正在尝试为人们生成深度特征。如果人物类似于1,2,3，我如何传递为(Person，cutofftime)之类的事物创建深层特征的截止时间: 1，January2，1，January3 如果我只有3个人，似乎我不能传递一个有10行的cutoff_time数据帧(例如，1个人有10个可能的截止时间)。我必须在People实体中包含时间索引吗？这将使我的父实体在索引中有多个人，尽管他们
浏览 16提问于2020-01-06得票数 2
在将数据帧作为实体集传递并对其使用DFS时，我们是否应该从DFS中排除目标变量？我有一个模型，在手动尝试传统的特征选择方法并使用特征工具查看它是否提高了分数后，roc_auc得分为0.76。所以在包含目标变量的实体集上也使用了DFS。令人惊讶的是，roc_auc分数上升到0.996，准确率上升到0.9997，所以我对分数持怀疑态度，因为我将目标变量也传递到深度特征合成中，并且与目标
浏览 3提问于2018-06-01得票数 3
我想知道是否有任何方法可以计算出一天内不同时间段的所有相同变量，我已经使用深度特征合成(即计数，总和，平均值等)。 即早间事件(小时0-12)的计数作为与晚间事件(13-24)分开的变量。同样，在相同的脉络下，按星期、月中的某一天、一年中的某一天等来获取计数最容易？
浏览 17提问于2019-02-08得票数 1
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有没有可能让一个多节点的Dask集群作为一个带有AML Pipeline的PythonScriptStep的计算？我们有一个使用featuretools的深度特征合成(dfs) (docs)的PythonScriptStep。ft.dfs()有一个允许并行化的参数n_jobs。当我们在一台机器上运行时，作业需要三个小时，并且在Dask上运行得更快。我如何在Azure ML流水线中操作它？
浏览 12提问于2020-08-08得票数 4
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我试图使用featuretools 自动创建“行窗口功能”，但我找不到一种简单的方法来创建它们。我所说的“行窗口特征”是指，对于每个cutoff点，我要创建提取时间模式的特征。我知道有一种方法可以使用ft.dfs()中的training_window参数来限制特性的“时间窗口”，但这只是一个“下限”。有没有一种简单的方法来创建这种特性？
浏览 12提问于2018-12-15得票数 3
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多特征神经网络的问题是模棱两可的，在区分不同的特性方面没有明确的区别。我想了解如何使用RNN预测时间序列的多个特征，包括非数字数据，以及。作为一种深度学习模型，我假设我不需要量化非数字元素。我已经找到了一些演示，比如这里，关于在数值数据中使用RNN，而不是用非数字数据来丰富数据。如何预测包含数字特征和非数字特征的多特征时间序列？其他与RNN有关的有趣问题
浏览 0提问于2017-08-17得票数 5
我有随时间变化的实例，我想为它们构建依赖于时间的功能。此外，我想保存这些实例的一些历史特征。因此，我的截止时间数据集由以下列组成: time、instance_id和feature1、feature2、...pandas DataFrame，我还没有在代码中找到它被翻译成木制品的地方。此外，文档中还说可以将截止时间作为pandas DataFrame 因此，我的问题是:传递截止时间
浏览 33提问于2021-10-29得票数 0
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我正在尝试用PCA sklearn包做一些数据分析。我目前遇到的问题是我的代码分析数据的方式。 下面是一些数据的示例 波长强度；um 196.078431372549 1.108370393265022E-003 192.307692307692 1.163428008597600E-003 188.679245283019 1.223639983609668E-003 到目前为止编写的代码如下： scaler = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True) #scales the data
data_crescent=ascii.read(
浏览 16提问于2019-12-21得票数 1
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我有一个单一的数据框架，并想使用汽车特征工程零件的特征工具。我可以使用normalize函数来做到这一点。有人能建议如何使用特征工具对新数据进行特征工程吗？
浏览 1提问于2020-02-05得票数 5
我能够在突出显示的平面上放置3D模型。但是，即使我把一个真正的物体放在相机前面(或者只是在镜头前挥动我的手)，它也只能在3d物体后面可见。我们可以使用任何其他插件来实现这一点吗？
浏览 2提问于2020-06-22得票数 3
我经常看到，使用功能工具创建聚合的建议范例是通过关系链接独立的实体。. | featurem_lagn在这种情况下，我可以使用功能工具吗？
浏览 3提问于2018-06-06得票数 1
标准是什么，或者使用什么方法来选择部分特性。对于示例:使用随机森林，我得到了以下特性重要性：b : 17.2736393d : 8.9383737f :你选择的特征？
你选择的时候分数重要吗？
浏览 0提问于2016-07-10得票数 3
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偏倚或截取)应添加到决策函数中。只有在使用了求解器liblinear并且self.fit_intercept被设置为True时才有用。在这种情况下，x变成[x, self.intercept_scaling]，即将一个常量等于intercept_scaling的“合成”特性附加到实例向量中。与其他特征一样，合成特征权重受l1/l2正则化的影响。为了减少正则化对合成
浏览 3提问于2018-01-11得票数 0
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我有一张甲骨文桌，看起来是这样的：(数字) node_id(数字) parent_seq
表中的每个条目表示一个单亲/子关系。父级可以是多个子级的父级，而子级可以有多个父级(但是我们可以假设不存在循环，因为在提交之前已经验证了这一点)。如果一个子对象有多个父级，那么它将在表中有多个与其node_id相对应的行，并且每个父级的parent_seq都会
浏览 3提问于2013-04-16得票数 0
我有一个包含n观测值的数据集，其中所有观测值都具有m时间步长。我还有一个n*m数组，其中包含每个给定观察值的每个时间步的标签。我正在对这个数据集进行特征工程，以便根据我拥有的标签在数据中找到有意义的特征。有没有什么Python包可以简化这个过程？我遇到了tsfresh ()，尽管它似乎只打算在我们只有一个标签来对每个观察结果进行分类时使用，而不是像我这样用一个标签来对每个时间步进行分类。
浏览 2提问于2017-04-16得票数 0
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为什么在决策树分类器中特征重要性的顺序会随着最大深度的选择而变化？
我使用了合成数据，但我没有共享代码，因为它是不必要的和长的。我只是想知道当我改变最大深度时背后的逻辑，为什么重要特性的顺序会发生变化。
浏览 5提问于2020-02-12得票数 1
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在TensorFlow文档中提到，“通过密集的嵌入，深度模型可以更好地概括，并对以前在训练数据中看不到的特征对进行预测。”我们如何使用代码中的密集嵌入，并获得TensorFlow所做的新特性，即使用泛化和记忆？
或者换句话说，如何使用TensorFlow作为一种特征选择算法？
浏览 3提问于2016-10-19得票数 1
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的文档在“服务设计模式”一节中声明如下：
BLEUnsignedCharCharacteristicB
浏览 1提问于2016-04-23得票数 2
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问题是我想支持使用半透明的纹理。我希望支持半透明精灵，但我的字体渲染器制造半透明的字体纹理，所以我不能只使用剪贴画。
编辑:在做了一些研究之后，似乎真的没有简单的方法可以做到这一点。( 2D渲染器的深度剥离似乎有点过了)我要妥协，让我的渲染器持有两组不同的精灵，剪刀和半透明。我可以先画剪贴画，以我想要的任何顺序，充分利用纹理地图集。
浏览 0提问于2013-03-17得票数 4
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我们使用了从25 of窗口中提取的80个通道日志mel滤波器组特征，其跳数为10 of，叠加了delta和delta-delta特征。所有型号的输出softmax预测了90个符号中的一个，详见第4节，其中包括英文和西班牙文小写字母。编码器共由8层组成。输入特征被组织为T×80×3张量，即原始特征、三角洲和三角洲沿“深度”维数串联。这是一个由两个具有ReLU激活的卷积层组成的叠加，每个层由32个内核组成，形状为3×3×深度，时间×频率。
浏览 2提问于2020-11-18得票数 0
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