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降维与特征工程的现代方法
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我想知道一些常用的和现代的方法：在其他功能组合的基础上创建新功能(功能工程)
到目前为止，我删除了基于它们的信息值的特性，只保留了最相关的特性。从其余的特征集中，我计算了每对特征的相关系数，对于每一对高度相关的特征，我保留了这两个特征中信息值最高的特征。我目前的方法非常老套，因为我主要依靠单变量分析来删除特性(针对目标的一个变量)。
浏览 0提问于2020-12-05得票数 1
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直观的解决方案是以用户的工程师行为为特征，并使用它来训练模型，比如应用程序中的平均每周分钟数等等。我对这种方法的看法是，你失去了大量的信息。也许LSTM会起作用，但它似乎不能捕捉数据集的细微差别，而且我不认为它们通常用于聚合各种单个样本的预测。
浏览 0提问于2018-05-02得票数 5
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我一直在读一些关于数据预处理和特征工程的文章，包括特征选择，特征重要性和特征构造。我的理解是在数据预处理阶段应用了特征工程。此外，在应用机器学习模型时，有时会检查特征重要性，有时会在模式内部进行检查。 我的问题是:特征工程是否总是在预处理阶段实现，或者有时可以在以后的阶段执行？ 谢谢你Shosho
浏览 45提问于2021-04-28得票数 0
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迁移学习中的模型微调
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我正在研究一个深度学习模型，用于“年龄不变的人脸检测”。我开始对数据进行预处理，包括通过MTCNN进行人脸裁剪，图像对比度校正和锐化。然后我开始构建模型架构，我设计了一个定制的顺序CNN模型。训练和验证损失接近1.9，但模型一个时期大约需要8小时。我需要快速的结果，所以我开始尝试迁移学习。我读到一篇论文，说Resnet-18在任务中表现很好，所以我首先使用了Resnet-18。尝试通过改变学习率来调整它，但没有效果。准确率的提高不超过40%。然后我使用了Resnet-50，目前，我正在研究它。我尝试通过手动更改学习率进行微调，尝试使用不同的优化器Adam、SGD。使用学习率衰减。我的模型开始
浏览 17提问于2020-10-02得票数 0
为了建立一个良好的ML模型，我们必须选择能够提高模型精度的特征，如果需要的话，还要“工程”特征(例如，如果与预测变量不线性相关，则应用对数或平方等函数对线性回归预测器)。我应该在不同的条件下测试每一个变量，还是有一些更简单的方法来进行特征选择或特征工程。
浏览 0提问于2022-03-13得票数 1
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如何进行实时数据的特征工程？
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我用以下步骤建立了一个很好的线性回归模型：
我的问题是，如果我们在生产环境中使用这个模型，那么我们如何进行实时数据的特征工程，因为这个模型是用特征归一化和缩放的来建立的，那么如何对实时数据进行规范化和缩放以得到一个很好的预测呢？对于交叉验证和测试步骤，我们不需要显式的特征工程，因为在建立模型之前，这可以在数据预处理步骤中完成。实时数据<e
浏览 2提问于2017-03-01得票数 0
如果我已经使用数据集的最先进的特征工程方法生成了特征，那么除了对特征进行少量的修改之外，还可以将它用于任何一种算法来构建模型，从而插入不同的算法吗？
在从数据集构建特征时，是否存在算法依赖关系？
浏览 0提问于2018-06-01得票数 -1
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特征工程
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我的问题是，如果我把它转换成一种使用“get_dummies”方法对大熊猫进行sparse = True的热编码，那么它是否是内存高效的，还是还有其他有效的方法呢？
浏览 0提问于2016-08-31得票数 2
这些数据窗口对应于上一节中的工程化功能(行)窗口。此外，我想问问所有的数据科学爱好者，我缺乏here.Is的理解能力或逻辑技能，我可以做什么来提高这一点。
浏览 0提问于2019-02-04得票数 0
我想是这样的， index feature1(target column) feature2 feature3 feature41 1 1 2 3 43 3
浏览 6提问于2022-09-26得票数 0
所以我有一个只有交通量的时间序列。我做过FB预言家和神经预言家。它们工作得很好，但我想用机器学习来做一些事情。到目前为止，我遇到了试图创建我的功能的问题。使用经典的年、月等日期并不能给我带来好的结果。我已经尝试使用shift，我可以得到前两天的平均值、最小值和最大值。然而，这是可行的，但我的问题是，当我试图提前几天预测时，该功能并不能真正起作用，因为我无法获得当天的平均值。我主要关心的是试图找到一个好的功能，我的预测未来的数据帧也有。其中包含了我的数据的图片。有人知道我会怎么做吗？
浏览 5提问于2021-09-30得票数 0
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我有一个通过射频遥控器打开的投影仪。我想通过arduino或rpi复制特定的能量触发点。我研究过非配对的BLE信号、广告、UUIDs、信标，但通过使用
浏览 10提问于2021-11-10得票数 1
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我研究了特征工程中Kaggle的fill null方法。一些玩家用另一个对象值填充NA。
例如，在性别列中有‘男性’、‘女性’和NA值。该方法是用另一个对象值填充NA，比如“中间”。我想知道这种方法对机器学习模型的性能有很好的影响，还是对特征工程有很好的影响？除此之外，在数据集中没有知识发现的情况下，有没有其他好的方法来填充NA？
浏览 0提问于2016-12-05得票数 1
我有一个数据集，其中我有4个匿名变量，如下所示，而且目标变量也是匿名的：谁能告诉我在机器学习中如何处理匿名特征，从这些匿名变量中进行特征工程的最好方法是什么，我如何从这个特征中提高我的预测能力
浏览 18提问于2020-02-07得票数 0
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在特性工程和元数据方面，我已经浏览过许多站点，但这些网站都没有给我提供一个关于元数据是否直接用于构建特性的指示。到目前为止，我在远离站点的地方收集到的是，当您构建一个特性时，它从给定的数据集中提取某些列，然后将这些信息放入一个特征向量中，供ML算法学习。我很可能在这里偏离了基础，或者我上面给出的例子可能是完全错误的，但是如果任何人都能解释如何使用元数据来构建功能(如果可以的话)，那么它就会被认可，甚至如果链接到数据工程网站来解释的话。在过去一两天的研究中，我发现数据比数据工程本身更多，而且大多数数据工程信
浏览 2提问于2019-12-13得票数 0
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有没有一种方法可以从垂直方向将低特征图像连接在一起？我试过OpenCV的ORB，SIFT和SURF，但是，如果图像没有特征或低特征，它无法将它们拼接在一起。我要把这些图片放在一起：
请让我知道，如果有一种方法，他们缝合在一起，如果混合工程？
浏览 2提问于2020-03-29得票数 0
请理解，在功能选择/工程阶段，H2O能够选择要使用的变量以及要应用于这些变量的转换器。但是，有没有一种方法可以在H2O DAI中配置，以限制提供的列表中它可以使用的最大功能数量？例如，给定了100个特征，我只希望H2O DAI从中选择20个特征并对其应用特征工程。已尝试浏览用户手册，但到目前为止没有找到任何有关这方面的提示。 在此之前，非常感谢您。
浏览 16提问于2021-02-02得票数 0
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