实体框架4错误:无法更新EntitySet,因为它具有DefiningQuery - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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特征工程自动化之FeatureTools

这一步可能比实际上使用的模型更重要，因为一个机器学习算法只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的通常，特征工程是一个冗长的人工过程，依赖于领域知识、直觉和数据操作。...FeatureTools就是是特征工程自动化的框架，可以将时间和数据之间的关系转化为特征矩阵，自动实现特征工程。...EntitySet不仅可以添加已有的dataframe，也可以以已有的实体为基础，创建新的实体，并且会自动增加新建的实体和原有实体的关系 #创建新的实体，新实体的继承实体（base_entity_id...，生成新的特征集，包括不同表的索引的统计以及时间索引的年，月，日，周的解析 #构造新的特征集，选择实体集（entityset），选择目标实体（target_entity），即你想获取的索引所在父实体 feature_matrix...[4] Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库[5] /articles/2018-06-21-2

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AutoML之自动化特征工程

第二个是entityset，它是实体(表)的集合，以及用来表示实体之间的关系。...首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： import featuretools as ft es = ft.EntitySet(id='clients') 现在需要添加实体：每个实体都必须有一个索引...，索引是由实体中具有唯一元素值的列构成。...es = es.add_relationship(r_payments) 在添加实体和形式化关系之后，entityset就完成了。...在每次迭代中，它检查一个真实特征是否比最好的影子特征具有更高的重要性（即该特征是否比最大的影子特征得分更高）并且不断删除它视为非常不重要的特征。

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Entity Framework 基础知识走马观花

（3）再通过解决方案管理器分析edmx模型文件，其包含了三个子文件：　　①第一个是xxx.Context.tt，这个首先是一个T4的模板文件，它生成了我们这个模型的上下文类； public partial...③第三个就是数据库表中所对应的实体类对象，它也是一个T4模板文件，对应了所有选择的数据库表： ?...例如：NavigationProperty 导航属性，因为T_Person表与T_Class、T_Message表都存在一对一或一对多的关系（即存在外键），因此在EF模型所生成的对象实体中，加入了外键所在实体的导航属性...在实际的开发中，我们往往会使用一些ORM框架例如EF去操作数据库，Where方法的使用则是每次调用都只是在后续生成SQL语句时增加一个查询条件，EF无法确定本次查询是否已经添加结束，所以没有办法木有办法在每个...其次，在EF所生成的实体对象中，在T_Person的代码中会有一个T_Class的对象属性；因为一个T_Person对应一个T_Class； public partial class T_Person

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手把手教你用Python实现自动特征工程

但是，并非所有人都擅长特征工程，因为无法通过阅读书籍或观看教程学到这些东西。这就是特征工程也被称为艺术的原因。如果你擅长它，那么你在竞赛中占据较大优势。 4 自动特征工程 ?...Pandas中数据帧的表征，多个实体的集合称为实体集Entityset。...作为一种特征工程方法，它实际上是Featuretools库的核心。它支持从单个数据帧和多个数据帧中创建新特征。 DFS通过把特征基元应用于实体集中的实体关系来创建特征。...但是，我保留了特征Outlet_Identifier，因为我稍后还要用到它。接着，我们要创建一个实体集EntitySet。实体集是一种包含多个数据帧及其之间关系的结构。...如上所示，它包含两个实体，为bigmart和outlet。这两个表之间也形成了一种关系，用Outlet_Identifier连接。这种关系将在生成新特征中发挥关键作用。

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手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

EntitySet（实体集）是表的集合以及它们之间的关系。可以将实体集视为另一个Python数据结构，该结构具有自己的方法和属性。）...我们可以使用以下命令在featuretools中创建一个空实体集： import featuretools as ft # Create new entityset es = ft.EntitySet...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...此外，虽然featuretools会自动推断实体中每列的数据类型，但我们可以通过将列类型的字典传递给参数variable_types来覆盖它。...payment_id', time_index = 'payment_date') 对于这个数据框，即使missed 的类型是一个整数，但也不是一个数字变量，因为它只能取

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机器学习实战 | 自动化特征工程工具Featuretools应用

Entityset。...特征算子(Feature primitives) DFS通过将特征算子应用于Entityset的实体关系来构造新特征。算子就是一些特征工程的函数，例如groupby mean max min等等。...我们保留了特征Outlet_Identifier，稍后会使用到它。接下来我们创建一个特征EntitySet，它是一种包含多个数据框及其之间关系的结构。...# 构建实体集合es es = ft.EntitySet(id = 'sales') # 添加dataframe数据 es.add_dataframe(dataframe_name = 'bigmart...由于最终的数据(feature_matrix)里具有许多类别特征，我们这里使用LightGBM模型。它可以直接使用类别特征，并且本质上是可扩展的。

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独家 | 用Python Featuretools库实现自动化特征工程（附链接）

自从我意识到特征工程具有巨大的潜力以来，我一直是它的大力倡导者。但当手动完成时，这可能是一个缓慢而艰难的过程。我必须绞尽脑汁来思考有哪些特征存在，并从不同的角度分析它们的可用性。...）一个Entity可以视作是一个Pandas的数据框的表示，多个实体的集合称为Entityset。...它支持从单个或者多个数据框中构造新特征。 DFS通过将特征基元应用于Entityset的实体关系来构造新特征。这些特征基元是手动生成特征时常用的方法。...但是，保留了特征Outlet_Identifier，因为我打算稍后使用它。在继续之前，我们将创建一个特征EntitySet，它是一种包含多个数据框及其之间关系的结构。...让我们检查一下EntitySet的摘要。 ? 如上所示，它包含两个实体，bigmart和outlet。两个表之间也形成了一种由Outlet_Identifier连接的关系。

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Asp.Net Web API 2第十七课——Creating an OData Endpoint in ASP.NET Web API 2（OData终结点）

前言　　很久没更新博客了，加上刚过年，现在准备重新开战，继续自己的学习之路。...这个EntitySet 方法就是将一个实体添加到EDM实体中。...modelBuilder.EntitySet("Products"); 字符串Products定义的是这个实体集的名称。控制器的名称必须匹配实体集的名称。...为每个实体集调用EntitySet，然后定义一个合适的控制器。 MapODataRoute 方法为OData终结点添加一个路由。...Seed the Database (可选的) 在这一步骤中，您将使用EF框架来插入数据库中一些测试数据。这一步是可选的，但是它能让你立刻测试出OData终结点。

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特征工程系列：自动化特征构造

Feature Tools 是执行自动化功能工程的框架。它擅长将时态和关系数据集转换为机器学习的特征矩阵。...0x02实体和实体集特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。...创建实体和实体集 # 创建一个空的实体集 es = ft.EntitySet(id = 'clients') #clients指定索引为client_id，时间索引为joined es = es.entity_from_dataframe...3.自动构造特征即使是具有相当领域知识的人，在制作新功能时也会受到想象力的限制（更不用说时间）了。自动化特征工程不受这些因素的限制（而是受到计算时间的限制），并为特征创建提供了良好的起点。...11141944.html#_nav_12 [3] https://gplearn.readthedocs.io/en/stable/examples.html#symbolic-classifier [4]

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在Entity Framework中使用存储过程（一）：实现存储过程的自动映射

最近一段时间的工作任务是如何将ADO.NET Entity Framework 4.0（以下简称EF）引入到我们的开发框架，进行相应的封装、扩展，使之成为一个符合在特定场景下进行企业级快速开发的ORM。...对于一些简单的项目开发，这是非常理想的，因为他们完全可以不用关注数据存储层面的东西，你可以采用一些完全不具有数据库知识的开发者。...在实际的开发过程中，这样的标准存储过程一般都是通过代码生成器生成的（在我的文章《创建代码生成器可以很简单：如何通过T4模板生成代码？[下篇]》中有过相应的实现），它们具有这样的映射关系。...你可以为概念实体和存储实体起不同的名称，还可以将一个概念实体映射到多个存储实体，反之亦然。还可以建立概念实体的之间的继承关系。而我们这里提供的存储过程的自动映射机制，却依赖于我们预定义的标准存储过程。...在Entity Framework中使用存储过程（一）：实现存储过程的自动映射在Entity Framework中使用存储过程（二）：具有继承关系实体的存储过程如何定义？

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可自动构造机器学习特征的Python库

这些操作本身并不困难，但是如果有数百个变量分布在数十张表中，这个过程将无法通过人工完成。理想情况下，我们希望有一个解决方案能够在不同表间自动执行转换和聚合操作，并将结果整合到一张表中。...我们可以通过以下操作在特征工具中创建一个空的实体集： import featuretools as ft # Create new entityset es = ft.EntitySet(id = 'clients...另外，尽管特征工具能自动推断实体中每列的数据类型，但是我们可以通过将列数据类型的字典传递给参数 variable_types 来覆盖它。...payment_id', time_index = 'payment_date') 对于此数据框，尽管 missed 是一个整数，但是它不是一个数值变量，因为它只能取...此外，如果我们具有领域知识，我们可以用这些知识来选择指定的特征基元或候选特征的种子深度特征合成。下一步特征工程自动化解决了一个问题，但是带来了另一个问题：特征太多了。

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Auto-ML之自动化特征工程

AI项目体验地址 https://loveai.tech 自动化机器学习(AutoML)框架旨在减少算法工程师们的负担，以便于他们可以在特征工程和超参数调优上花更少的时间，而在模型设计上花更多的时间进行尝试...第二个是entityset，它是实体(表)的集合，以及用来表示实体之间的关系。首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： ? 在添加实体和形式化关系之后，entityset就完成了。...在每次迭代中，它检查一个真实特征是否比最好的影子特征具有更高的重要性（即该特征是否比最大的影子特征得分更高）并且不断删除它视为非常不重要的特征。...freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.”多进程的错误...4. 总结自动化特征工程解决了特征构造的问题，但同时也产生了另一个问题：在数据量一定的前提下，由于产生过多的特征，往往需要进行相应的特征选择以避免模型性能的降低。

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资源 | Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库

这些操作本身并不困难，但是如果有数百个变量分布在数十张表中，这个过程将无法通过人工完成。理想情况下，我们希望有一个解决方案能够在不同表间自动执行转换和聚合操作，并将结果整合到一张表中。...我们可以通过以下操作在特征工具中创建一个空的实体集： import featuretools as ft # Create new entityset es = ft.EntitySet(id = 'clients...另外，尽管特征工具能自动推断实体中每列的数据类型，但是我们可以通过将列数据类型的字典传递给参数 variable_types 来覆盖它。...payment_id', time_index = 'payment_date') 对于此数据框，尽管 missed 是一个整数，但是它不是一个数值变量，因为它只能取...此外，如果我们具有领域知识，我们可以用这些知识来选择指定的特征基元或候选特征的种子深度特征合成。下一步特征工程自动化解决了一个问题，但是带来了另一个问题：特征太多了。

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手动特征工程已经OUT了！自动特征工程才是改进机器学习的方式

它具有强大的功能，以至于我相信它将是任何机器学习工作流程的标准部分。...然而，由于这种方法的效率很低，我无法在这里展开描述整个过程。对于手动特征工程，每个特征花费超过 15 分钟的时间，因为我用的这种方法一次只能创建一个特征。...我们将单个数据结构称为实体集（entity set）, 一旦拥有一个实体集，我们将在数据集中采用深度特征合成方法（DFS），通过调用一个函数来构建数千个特征。...虽然并非每个特征都与我们的问题相关，而某些功能间还具有高相关性，所以相比于特征量不足而言，更多的特征可能会更有助于我们解决问题。...此外，我们不用担心构建模型所使用的特征会包含未来的信息，也不用担心由此导致不公平性及错误的训练得分。利用自动化特征，我能够构建一个机器学习模型并用于预测模型某月的支出。

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一步一步学Linq to sql(六)：探究特性

DataLoadOptions限制 Linq to sql对DataLoadOptions的使用是有限制的，它只支持1个1对多的关系。...由于没有提交修改，所以数据库中的记录还是没有更新。...由于这个特性，我们在使用存储过程作为实体更新方法的时候就要当心了，存储过程书写错误，即使你提交了修改也很可能导致缓存中的数据和数据库中的数据不一致，引起不必要的麻烦。...DataContext隔离有的时候我们会把对象从外部传入DataContext，要求它更新，由于不同的DataContext是相对独立的。...由于新的DataContext中还没有获取实体，我们只能通过附加方式更新数据。首先把Customer表的主键字段加上IsVersion标识： ?

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为什么说自动化特征工程将改变机器学习的方式

毕竟，一些库、算法、工具一直在更新迭代。然而，一个永远不会消失的趋势就是提高自动化水平。...自动化特征工程使用一种适用于任何问题的框架，从一组相关数据表中自动提取有用且有意义的特征，改进了传统手工特征工程的标准流程。...我们只需要知道我们表的基本结构以及它们之间的关系，我们在称为实体集的单个数据结构中跟踪它们。...一旦我们有一个实体集，便使用一个名为深度特征合成（DFS）的方法，我们就能够在一次函数调用中构建数千个特征。...Featuretools要快得多，因为它需要更少的领域知识和明显更少的代码。我承认学习Featuretools需要花费一些时间，但这是一项可以带来回报的投资。

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文末福利｜特征工程与数据预处理的四个高级技巧

例如，如果有一个名为isMale的变量，它只能是0或1，SMOTE可能会创建0.365作为值。这种情况下，可以使用SMOTENC，它考虑到了分类变量的性质。...我选择使用人力资源分析数据^人力资源分析数据，因为这些特征很容易解释: ?...(entity)，如果需要，可以从这个实体与其他表创建关系。...不幸的是，LightGBM和XGBoost不能工作，因为它们的随机状态名(random state name)不同。 4. 异常值检测如果不能很好地理解数据，就很难检测出异常值。...如果你很了解数据，那么你可以很容易地指定数据还具有意义的阈值。 ? 有时这是不可能的，因为很难完全理解数据。这种情况下，你可以使用离群点检测算法，比如流行的Isolation Forest。

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20个必备的Python机器学习库，建议收藏！

AutoML具有三个主要优点：它通过自动化最重复的任务来提高效率。这使数据科学家可以将更多的时间投入到问题上，而不是模型上。自动化的ML管道还有助于避免由手工作业引起的潜在错误。...Auto-SKLearn在中小型数据集上表现良好，但无法生成在大型数据集中具有最先进性能的现代深度学习系统。...=True) es.plot() Featuretools可以为任何"目标实体"自动创建一个特征表 feature_matrix, features_defs = ft.dfs(entityset=es...它具有三种内置的工作模式：解释模式，非常适合于解释和理解数据，其中包含许多数据解释，例如决策树可视化，线性模型系数显示，排列重要性和数据的SHAP解释，执行构建用于生产的ML管道，竞争模式，用于训练具有集成和堆叠功能的高级...它的随机森林用C++编写。结论 autoML库非常重要，因为它们可以自动执行重复任务，例如管道创建和超参数调整。它为数据科学家节省了时间，因此他们可以将更多的时间投入到业务问题上。

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.NET 2.0运行时的LINQ

请参见此处:.NET 2.0上的LINQ支持创建一个新的控制台应用程仅将System和System.Core保留为引用的程序集为System.Core将Copy Local设置为true,因为它在...LINQ to SQL和LINQ到实体需要许多新的类(DataContext/ ObjectContext,大量的属性,EntitySet,EntityRef,Link,IQueryable,等)和表达式树...但是,我知道,只要使用VS 2008编译器来定位2.0框架,就可以编写VB LINNQ代码. 但是,您必须实现一些自己的LINQ方法....dim q = from x in xs where x > 2 select x*4; 并将其转换为如下代码: ?...dim q = xs.where(function(x) x > 2).select(function(x) x * 4); 对于3.5框架附带的LINQ功能,这些方法在IEnumerable或IQueryable

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20个必知的自动化机器学习库（Python）

AutoML三大优点它通过自动化最重复的任务来提高效率。这使数据科学家可以将更多的时间投入到问题上，而不是模型上。自动化的ML管道还有助于避免由手工作业引起的潜在错误。...Auto-SKLearn在中小型数据集上表现良好，但无法生成在大型数据集中具有最先进性能的现代深度学习系统。...=True) es.plot() 图片 Featuretools可以为任何"目标实体"自动创建一个特征表 feature_matrix, features_defs = ft.dfs(entityset...它具有三种内置的工作模式：解释模式，非常适合于解释和理解数据，其中包含许多数据解释，例如决策树可视化，线性模型系数显示，排列重要性和数据的SHAP解释，执行构建用于生产的ML管道，竞争模式，用于训练具有集成和堆叠功能的高级...它的随机森林用C++编写。结论 autoML库非常重要，因为它们可以自动执行重复任务，例如管道创建和超参数调整。它为数据科学家节省了时间，因此他们可以将更多的时间投入到业务问题上。

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