时间序列问题的自动特征生成- Featuretools

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python、featuretools

我正在尝试使用功能工具来生成功能，以帮助我预测下个月参观博物馆的人数。 featuretools可以为时间序列生成特征吗？我是否应该更改数据，使id为月份，或者功能工具是否可以自动更改？

浏览 11提问于2019-02-17得票数 1

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Featuretools:即使在没有与日期时间相关的列时，它也能应用于单个表来生成特性吗？

python、featuretools

文档在其第一句中指出：这似乎意味着dataset必须有datetime列。也就是说，例如，我不能在“虹膜”数据集上使用它来生成新特性？如果数据集不需要时间变量，我将如何使用它来生成“虹膜”数据集的特征。我将非常感谢你的答复。谢谢。

浏览 0提问于2018-09-20得票数 16

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如何知道Featuretools生成的功能类型？

featuretools

如何知道Featuretools生成的特征类型(数字、类别)？

浏览 11提问于2019-12-30得票数 1

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使用功能工具创建“时间窗口功能”

python、pandas、scikit-learn、featuretools

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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Python中timeseries数据集的特征工程

python、feature-extraction

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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并行化要素工具dfs

featuretools

., S 0.0 0.7S 0.0 0.7 0:00.00 python test.py R 78.0 0.7 23:24.72 python test.py 如你所见，没有40个进程，只有一个进程在运行(在该线程上的使用率从我让它运行了25分钟，然后终止了它，我没有看到任何用法上的变化。提前感谢！

浏览 25提问于2021-09-13得票数 0

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如何通过在表中交叉特性来使用FeatureTools生成新特性？

featuretools

特征交叉是在数据集中发现非线性关系的一种非常普遍的技术。如何通过在表中交叉特性来使用FeatureTools生成新特性？

浏览 0提问于2018-05-08得票数 2

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预测和时间序列

prediction、supervised-learning、featuretools、churn

我正在关注featuretools churn tutorial https://github.com/Featuretools/predict-customer-churn 我不太明白的是，它是如何决定提前一个月进行预测的是取决于聚合的时间还是取决于我没有使用的数据。我知道截止时间是我想要做出预测的时间，但我如何告诉系统我想提前2个月进行预测?我只是通过设置cut_off<e

浏览 14提问于2019-02-19得票数 0

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使用功能工具/ DFS更新数据

data-science、featuretools

在ML2.0和AI文件中，这意味着更新数据(既可以是现有的数据，也可以是新的数据)是动态的(实时的)。例如，在AI PM的论文中，它说：“相反，我们已经演示了一个完整的系统，它在现实世界中工作，不断地更新实时数据。” 您的意思是更新数据是自动预处理成适当的特征向量，并包括在下一个模型的再培训周期？

浏览 6提问于2018-03-10得票数 1

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Featuretools可以从一组特征中选择一组特征吗？

featuretools

我有一个带有100+输入的数据集，6个输入可以组合成一个集合，它们是从同一个传感器收集的。我也在试着找出哪个传感器的数据是最好的特征。Featuretools是否可以进行功能工程，并从功能集中找到最佳功能集？

浏览 5提问于2018-10-29得票数 0

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如何使用Featuretools为没有即时功能的单个表创建功能？

python、featuretools

我使用了@willk的答案，但它弹出了一个错误。可以在这里看威尔克的回答。willk's anser我不能在他的回答中发表评论，因为我没有足够的声誉(超过50)。所以我的问题是如何让下面的代码工作？或者，请提供一种解决方案，使用featuretools将自动特征工程应用于单个表(以iris为例)，并且没有要标准化的即时特征(从现有表创建新表)。from sklearn.datasets i

浏览 35提问于2019-03-14得票数 2

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使用带有时间戳的FeatureTools到normalize_entity时，无法将列转换

featuretools

我正在尝试使用FeatureTools来规范化一个用于特征合成的表。我的表格类似于Max-Kanter对的回应。我遇到了一个异常，我希望能得到一些帮助。异常源于featuretools.entityset.entity.entityset_convert_variable_type，它似乎不处理时间类型。~/.

浏览 47提问于2018-06-12得票数 0

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利用延迟或月分类特征识别DeepAR和TFT的季节性

forecasting、feature-engineering、deepar

我试着用DeepAR和时间融合变压器预测每月的销售额。我使用的数据每月都有季节性，不同国家的季节性是相同的，或者至少是非常相似的。在用pytorch生成TimeSeriesDataSet时，我可以为目标变量设置参数滞后。文件上说：有没有人在这个

浏览 2提问于2021-11-15得票数 0

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Featuretools dfs运行时错误

featuretools

使用功能工具"predict_next_purchase“演示我自己的数据。我已经创建了实体集，并且还创建了一个由标签和时间组成的新pandas.dataframe。我正在使用ft.dfs进行深度特征合成，并且得到了一个RuntimeError:超过了最大递归深度。167 /Users/nbernini/OneDrive/PSC/venv/ml20/lib/python2.

浏览 2提问于2018-03-21得票数 2

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使用传感器的时间序列预测故障的最佳模型

python、classification、lstm、recurrent-neural-network、prediction

我正在与一家公司合作一个项目，开发用于预测性维护的ML模型。我们拥有的数据是日志文件的集合。在每个日志文件中，我们都有来自传感器(温度、压力、MototSpeed等)的时间序列。和一个变量，我们在其中记录发生的故障。这里的目标是构建一个模型，该模型将使用日志文件作为其输入(时间序列)并预测是否会出现故障。为此，我有一些问题: 1)能够做到这一点的最佳模型是什么?2)处理不平衡数据的

浏览 4提问于2020-06-02得票数 0

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如何在使用深度特征综合时记录FeatureTools导出的常数

feature-engineering、featuretools

当FeatureTools执行深度特性综合时，是否有一种方法可以记录它导出的常量值？| | z | 18 | 800 | 我希望能够从单个实体重新设计特性，这样12的单个贷款期限就有一个loan_term.COUNT(loan) of 2000，而不必重新计算数据格式中的所有loan_term。我可以通过将实体与训练数据ft.calculate_feature_matrix(features, my_entity_set_with_one_new_entity_

浏览 0提问于2018-10-22得票数 1

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关于特性工具，排序结果是错误的。

python、featuretools

使用Featuretools，我希望将某个功能的值转换为级别。首先，下面的代码使用熊猫的秩函数并显示结果。我相信这个结果是正确的。如果我的代码是错的，请修正它。非常感谢你的帮助。from featuretools.primitives import TransformPrimitive from featuretools.variable_types i

浏览 10提问于2021-07-08得票数 0

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Featuretools:在新数据上使用在训练数据中计算的要素

python-3.x、feature-extraction、feature-engineering、featuretools

我想知道如何使用在训练时间中开发的功能对新数据进行预测。有问题的数据集是来自的预约取消数据集考虑一下特性locations.PERCENT_TRUE(no_show)：给定位置过去取消约会的百分比。假设我有新的传入测试数据，其位置与我已经知道这些值的训练数据中的位置相同。如何在测试数据中使用此功能？当然，我可以将测试数据合并到训练数据中，并使用featuretools.dfs()重新计算所有特征，

浏览 2提问于2020-03-17得票数 1

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利用ARIMA参数将时间序列转化为有监督学习

machine-learning、time-series、feature-selection、feature-engineering、supervised-learning

当预测时间序列时，人们可以将问题从经典的时间序列(ARIMA模型)转变为监督学习(通过添加滞后特征)。当时间序列很长，并将其转换为有监督的学习时，最终会有许多特性。我们可以使用这些知识/参数来选择滞后特征的子集吗？

浏览 0提问于2020-05-04得票数 1

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可以在vaex数据框架上使用功能工具吗？

python、pandas、featuretools、vaex

我正在尝试自动功能工程-我已经让它在原始数据帧上工作，但我不确定是否可以在内存不足的数据帧上工作，比如vaex。我的目的是找到一种在数据帧超出内存时使用自动特征工程的方法。下面是我正在做的事情/代码： #playing with vaex# !pip install vaeximport featuretools</

浏览 14提问于2021-03-19得票数 0

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