有句坊间传闻说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近了这个上限而已”。由此可见，特征工程在机器学习中占据了相当重要的作用。近年来，不论是企业亦或是个人都在尝试用机器学习和人工智能来解决一些以往人为手动操作工作量巨大的问题。前端时间有幸参加了几场机器学习竞赛，赛后我发现其实每个竞赛的冠军所使用到的机器学习算法并不是非常的新颖创新，他们取胜的关键往往都在于其在特征工程这个环节确实做了
作者 | William Koehrsen译者 | 王天宇编辑 | Jane出品 | AI科技大本营 【导读】如今机器学习正在从人工设计模型更多地转移到自动优化工作流中，如 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具已被广泛使用。这些库以及随机搜索等方法都致力于寻找最适合数据集的模型，以此简化模型筛选与调优过程，而不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习过程
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2023-10-07 15:41:30
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人工智能的发展，让我们将那些需要手动操作才能处理的问题，让计算机也可以解决。例如，自然语言处理、人脸识别和图片分类等。因此，我们需要借助机器学习的知识来构建一个AI系统，从用户那里读取到原始数据，让计算机来帮助我们达到识别的目的。为了解决某个问题，需要收集大量的数据，这些数据都是在实际的情况中自然形成的
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2024-02-04 09:51:18
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在建立模型的时候，最终是希望模型有较好的预测能力，但是在另一方面，也希望模型不要太复杂，以至于能有较好的解释性和适用性。1、定义定义：在机器学习或者统计学中，又称为变量选择、属性选择或者变量子集选择，是在模型构建中，选择相关特征并构成特征子集的过程[3]。defination in wiki： In machine learning and statistics, feature selectio
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2024-02-06 21:29:02
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在本文中，我将分享关于“Python特征工程的代码实现”的一些见解。特征工程在机器学习和数据科学中起着至关重要的作用，它能够将原始数据转换为更适合模型训练的特征。通过特征工程，我们可以提升模型的准确性和泛化能力。因此，学会如何在Python中实现特征工程是非常重要的。
背景描述
特征工程通常包括以下几个步骤：
1. 数据清洗：处理缺失值和异常值
2. 特征选择：选择对模型最有影响力的特征
3
前言：特征工程是机器学习流程中的重要步骤，是数据预处理阶段的主要内容。
本文汇总了特征工程最常用功能的具体实现方式，方便快速查询使用。(我不会编写代码，我只是代码的复制粘贴工)
1.特征归一化处理：零均值归一化、线性函数归一化、二值化
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3 import matplotlib as mpl
4 imp
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2019-07-16 20:23:00
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
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2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化1.2 连续变量数据变换1.3 连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、 缺失值处理五、 特征组合 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化： 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度（将数据单位统一）无量纲化方法：标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ
原创
2018-06-14 13:09:06
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注意：1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别；2. 因篇幅过多
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2022-04-22 23:38:55
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前言在之前的文章中，我们已经介绍过部分类别特征编码的内容，此处，我们将所有的内容进行整合为一个系列，我们不罗列过多的知识点，重点介绍在kaggle过往几年内中大家最为常用有效的类别编码技巧，如果对其它类型编码感兴趣的朋友可以学习扩展部分的内容。
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2022-04-22 23:37:37
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：http:...
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2018-04-28 21:48:00
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特征工程是机器学习中非常重要的一步，它是指将原始数据转换成适合机器学习算法的特征集合的过程。特征工程的目的是提取有用的特征，剔除无用的特征，同时将特征表示为能被机器学习算法所理解的形式。好的特征工程可以大大提高机器学习算法的准确性和效率。特征工程可以包括以下步骤：数据清洗：对原始数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值、标准化等。特征选择：从原始数据中选择最有价值的特征，包括相关性分析、特征重要
原创
2023-03-20 10:06:29
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在商业数据的分析挖掘当中，最常用的数据是结构化数据，其呈现为二维表的结构，数据可以用装载到二维数组当中，其中的每个数可以使用行与列进行索引。结构化数据中的每一行称为记录，也可称为样本或实例（视不同的学科而定），每一列则被称为字段，也可称为变量或特征（同样视学科领域而定），其中“特征（Feature）”这一叫法在机器学习及模式识别当中被广泛使用，在应用当中只要不引起歧义，可以不区分它们的叫法。...
原创
2021-06-18 15:20:54
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文章目录一、特征工程概述二、特征选择1.什么是特征选择2.为什么要做特征选择3.特征选择的基本原则4.特征选择常用的四种方法4.1 方差选择法4.2 相关系数法4.3 递归特征消除法4.4 模型选择法参考：三、特征构造1.什么是好？2.常见做法3.两个变量组合而成的特征转换4
原创
2022-02-23 17:22:48
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文章目录1.特征编码2.统计特征连续特征类别特征1.特征编码label_encoder编码：将特征值对应到0~最大特征数-1one_hot编码：将特征值转为one_hot编码常用的xgboost需要使用one_hot编码
原创
2022-12-02 16:09:21
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在数据的预处理中经常会遇到特征工程，这里做一下笔记。数据的拼接特征工程最好针对所有数据，也就是训练集和测试集都要进行特征工程的处理，因此第一步可以是将两个数据集拼接，注意要处理好index的关系。
可以使用pandas的concat函数，如all_data=pd.concat((train,test)).reset_index(drop=True)#如果没有reset_index()，那么两个数据
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2024-01-16 01:33:53
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近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍。流程图环境设置、模块加载 # coding: utf-8
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sklea
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2023-08-24 17:14:05
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机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20，TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道。这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分，几乎不需要人工干预。然而，特征工程几乎完全是人工，这无疑是机器学习管道中更有价值的方面。特征工程也称为特征创建，是从现有数据构建新特征以训练机器学习模型的过程。这个步骤可能比实际应用的模型更重要，因为机器
特征工程数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择Filter：过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者
原创
2021-03-04 15:26:34
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