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特征工程的宝典-《Feature Engineering for Machine Learning》翻译及代码实现
点击上方“python与算法社区”，选择“星标”公众号由oreilly media,inc.出版的《feature engineering for machinelearning》（国内译作《精通特征工程》）一书，可以说是特征工程的宝典，本文在知名开源apachecn组织翻译的英文版基础上，将原文修改成jupyter notebook格式，并增加和修改了部分代码，测试全部通过...
Feature Engineering 特征工程 4. Feature Selection
使用较少的特征可以加快预测速度，但会降低预测准确率为了解决这些问题，使用特征选择技术来为模型保留最丰富的特征1. univariate feature selection 单变量特征选择最简单，最快的方法是基于单变量统计检验统计label对每个单一特征的依赖程度在scikit-learn特征选择模块中，feature_selection.selectkbest返回 k...
Feature Engineering 特征工程 3. Feature Generation
从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一 例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征1. 组合特征最简单方法之一是组合特征 例如，如果一条记录的国家地区为ca，类别为music，则可以创建一个新值 ca_music 可以从所有分类特征中构建组合特征，也可以使用三个或更多特征进行交互...
Feature Engineering 特征工程 1. Baseline Model
训练使用lightgbm模型进行训练feature_cols = train.columns.drop(outcome) dtrain= lgb.dataset(train, label=train)dvalid = lgb.dataset(valid, label=valid)param = {num_leaves: 64, objective: binary}param = aucnum_round = 1000bst =lgb.train(param, dtrain, num_round, valid_sets=, early_stopping...
Feature Engineering 特征工程 2. Categorical Encodings
target encoding 目标编码category_encoders.targetencoder()，最终得分validation auc score:0.7491 target encoding replaces a categorical value with the average value ofthe target for that value of the feature. 目标编码：将会用该特征值的 label 的平均值 替换 分类特征值 for example,given the country...
特征工程自动化之FeatureTools
ft.calculate_feature_matrix(saved_features, es_test) #导出特征工程矩阵结果#csv文件feature_matrix.to_csv(feature_matrix.csv)feature engineeringwhat isfeaturetools? feature tools：可自动构造机器学习特征的python库articles2018-06-21-2...
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering
机器学习第二阶段：特征工程-feature engineering----在机器学习系统构建的第一阶段，重要的问题是将训练数据放入学习系统，获取任何感兴趣的度量标准，并创建服务基础架构。 在进行了单元和系统测试的端到端系统工作后，即可开始进行机器学习的第二阶段-特征工程。 在第二阶段，有很多明显的feature可以被引入到系统...
资源 | Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库
在本文中作者将为我们介绍如何使用 feature tools python 库实现特征工程自动化，项目已开源。 项目地址：https:docs.featuretools.com代码地址：https:github.comwillkoehrsenautomated-feature-engineeringblobmasterwalk_throughautomated_feature_engineering.ipynb机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用...
独家 | 用Python Featuretools库实现自动化特征工程（附链接）
现在，整个fe（feature engineering，特征工程）流程都可以实现自动化，我将在本文中向您展示。? 我们将使用一个名为featuretools的python特征工程库，来实现这一流程。 但是在深入研究之前，我们首先了解下fe的基本组成部分，并用直观的示例理解它们，最后利用bigmart sales数据集来深入了解自动化特征工程这一精彩...
大规模异常滥用检测：基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践
使用以下代码进行特征工程（feature engineering），我们将文章内容分割成单词（tokenizer），创建单词计数的特征向量（countvectorizer），并删除空的文章：tokenize the wiki contentval tokenizer = newtokenizer().setinputcol(content).setoutputcol(words)val wordsdf =tokenizer.transform(dfused) word count...
大规模异常滥用检测：基于局部敏感哈希算法——来自Uber Engineering的实践
在具体的机器学习进行之前，spark可以高效地进行数据清理和特征工程(feature engineering)，使数据处理速度极大的提高。 uber收集的大量数据使传统方法解决此问题时难以扩展且速度较慢。 我们不需要方程的精确解，因此不需要购买和维护额外的硬件。 近似值为我们提供了足够的信息来判断是否存在潜在的欺诈活动，在...
使用神经网络的自动化特征工程
需要记住的一件事是，这个简单的数据集没有足够的有用信息来允许任何模型比边际收益更好。 当我处理数百个特征的海量数据集时，自动功能模型将领先xgboost击败5–10％也是有可能的。 作者：michael malin原文地址：https:towardsdatascience.comautomated-feature-engineering-using-neural-networks-5310d6d4280ad...
【文末送书】调参太费力？自动化机器学习来帮你！
链接：https:www.datarobot.comblogautomated-feature-engineering微软azure中，包含automated ml工具包，它利用协同过滤和贝叶斯优化来自动化机器学习过程中特征工程，算法选择和超参数配置。 链接：https:docs.microsoft.comen-usazuremachine-learningtutorial-auto-train-models? azure automated mlgoogle cloud...
kaggle-1-Titanic
int64特征工程 feature engineering is the process of using domain knowledge ofthe data to create features (feature vectors) that make machine learningalgorithms work. 特征工程的处理：如何将原始数据中的字符串数据转换成数值类型nametrain_test_data = #将测试集和训练集合并for dataset in train_test...
收藏｜2021年浅谈多任务学习
feature engineering之外的另一大神器！ 辅助任务enginering！ 辅助任务设计的常规思路：找相关的辅助任务！ 不想关的任务放一起反而会损害效果的！ 如何判断任务是否想关呢？ 当然对特定领域需要有一定的了解，比如视频推荐里的：是否点击+观看时长+是否点赞+是否转发+是否收藏等等。。 对于相关任务不太好找的场景...
通过异构GNN进行知识保存的增量社交事件检测
kpgnn adopts a mini-batch subgraph sampling strategy for scalable training,and periodically removes obsolete data to maintain a dynamic embedding space.kpgnn requires no feature engineering and has few hyperparameters to tune.extensive experimental results demonstrate the superiority of kpgnn ...
波斯语用户生成文本内容的挑战:基于机器学习的方法(CS)
this presented approach uses a machine-translated datasets to conductsentiment analysis for the persian language. finally,the dataset has been rehearsed with different classifiers and featureengineering approaches. the results of the experiments have shown promisingstate-of-the-art performance...
神策杯 2018高校算法大师赛(个人、top2、top6)方案总结
7 总结这个任务属于短语挖掘或者关键词挖掘，在接触nlp期间有很多同学在研究如何从文本中挖掘关键词，经过nlp近几年技术的发展，大体总结有以下方法，其实也是贯穿上面分享的三个方案：基于无监督方法：lda，tfidf，textrank基于feature engineering：基于无监督生成候选词，然后构建特征训练二分类模型基于深度学习...
可解释的多类医学数据分类（CS）
including feature selection, class (im)balance, algorithm preference,and performance metrics. in this paper,we present explainable multi-class classification of a large medical dataset. we in details discuss knowledge-based feature engineering,data set balancing, best model selection...
python pca主成分_主成分分析pca本质和python案例研究
python 主成分分析(pca)python pca主成分 data is the fuel of big data era,and we can get insightful information from data. however,tons of data in a high number of dimensions may cover valuable knowledge.therefore,data mining and feature engineering become essential skills to uncovervaluable ...
