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如果你们能用Python向我推荐一个很好的入门教程、视频或关于特性工程的书籍，我会很感激的。我不想要那些只教授功能工程理论的视频或书籍，而是一本能给我展示一些代码和如何做的书。
谢谢。
浏览 0提问于2020-08-28得票数 0
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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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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
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特征工程
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我有一个大约37,000行和54列的数据框架。在这54个列中，有两个列，即“user_id”和“mail_id”，格式非常怪异，如下所示：AR+tMy3H/E+Re8Id20zUIz+amJkv6KU12o+BrgIDin0= DQ/4I+GIOz2ZoIiK0Lg0AkwnI35XotghgUK/MYc101I=
1P4AOvdzJzhDSHi7jJ3udWv4ajpKxOn4T/rCLv4PrXU= BL3z4RtiyfIDydaRYWX2
浏览 0提问于2016-08-31得票数 2
我使用python notebook在Azure Databricks中开发了基于历史数据的ML预测模型。这意味着我已经使用python notebook完成了在Databricks中完成的所有数据提取、准备、特征工程和模型训练。
浏览 14提问于2021-08-10得票数 1
我对单变量时间序列数据(备件使用)进行了特征工程，然后将时间序列数据转化为有监督的机器学习问题。我对转换后的新数据集进行了培训和测试。我的问题是如何应用该模型来预测未来的一步、多步？所有特征都是在以前的数据点上计算的，例如滞后特征、移动窗口统计数据，例如最大值、最小值、平均值、中值，例如，持续5天、10天、15天。如果您有Python中的工作示例或任何带有示例的白皮书，那将是很棒的。期待你的帮助，肖恩
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
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基于树的算法需要什么特征工程？
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我理解数据卫生，这可能是最基本的特性工程。这意味着确保所有数据都正确加载，确保N/As被视为一个特殊值，而不是一个介于-1和1之间的数字，并正确地标记您的分类值。使用log、指数、幂变换将特征转化为正确的标度。但是，对于LightGBM (和随机森林)来说，这些特性的规模似乎并不重要，因为可排序的项目是有序的，然后是随机的二分法。
浏览 0提问于2017-08-08得票数 12
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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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但是在数据上训练模型，我做了很多特征工程，比如对数盒cox变换，一次热编码，由于高度多重共线性而丢弃了几列等，现在特征的数量是35。我在这35个特征上训练了模型，检查了性能，并使用pickle保存了模型。我在flask服务中加载了我的腌制模型。但是现在模型的输入是我的原始数据的格式，它只有20列。那么，我如何对新的输入集进行所有的特征工程呢？我只能保存训练好的模型，但在传递新数据进行预测之前，我如何进行所有的特征工程呢？
浏览 15提问于2021-05-30得票数 1
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盲特征工程
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基于SVM的分类算法具有较好的分类精度(> 95%)，但由于对列没有直觉，除了标准标度、零值替换等外，我无法在特征工程或特征生成方面做更多的工作。或者只有当一个人拥有基于列名的直觉时，功能工程才真正有意义.
浏览 0提问于2019-07-30得票数 3
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我遇到了一个机器学习软件，我不会命名它，它声称在没有领域知识的情况下，功能工程过程从任何来源完全自动化，这意味着数据科学家在这一步中几乎没有必要。现在，我发现这个说法有点可疑，因为它违背了我所学到的功能工程所包含的常识。
但考虑到这可能是缺乏知识，从我的部分到什么点，我们可以自动化的特色工程过程？
浏览 0提问于2016-05-24得票数 6
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关于包图在文本特征工程中的应用，我有几个问题：当n克袋的特征空间随'N‘呈指数增长时，是什么(还是有？)或者，通常情况下，在将文本字段转换为文本特征字段时，n-gram包是否与其他功能工程技术一起使用？
浏览 0提问于2022-04-10得票数 1
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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
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？
浏览 2提问于2017-04-16得票数 0
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据我所知，在进行特征工程之前，必须将数据集分成训练数据和测试数据，以避免分析中的偏差。我还了解到，机器学习模型除了数字数据之外不理解数据，因此需要编码，这是特征工程的一部分。
浏览 0提问于2019-11-06得票数 1
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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
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
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