机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集)特征提取(feature extraction)，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空
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2024-04-24 21:11:48
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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后，特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说，进行特征工程，要先从总体上理解数据，必要时可通过可视化来帮助理解，然后运用领域知识进行分析和联想，处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助，还需要通过预测结果来对比分
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2023-09-30 19:55:21
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机器学习python入门之特征工程Baseline model加载数据Load the data准备目标列Prepare the target column转换时间戳Convert timestampsPrep categorical variablesCreate training, validation, and test splitsTrain a modelMake prediction
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2023-08-10 18:12:38
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特征工程是数据科学和机器学习中的重要技巧，对机器模型性能和EDA（exploratory data analysis）的质量有重要影响。本文介绍几种特征工程技巧 目录什么是特征工程数据集缺失值处理类别特征缺失值处理方法数值特征缺失值处理使用模型填充缺失值类别特征处理类别特征类型独特编码哈希编码数值/连续特征的处理使用领域知识构造特征多项式（交叉）特征特征标准化日期特征处理地理位置特征处理 什么是特
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2023-10-21 10:50:16
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利用Python进行常见的特征工程上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。但由于特征工程是数据建模重要的一环，所以这里就做一个简单的总结。希望能给大家带来一些小小地帮助～首先给到一个特征工程概览图（如下）：单特征操作数据变换离散变量-哑编码import pandas as pd
# 构造数据
df = pd.DataFrame({'
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2023-08-10 22:13:17
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机器学习之特征工程 目录机器学习之特征工程1.特征工程的定义1.1为什么需要特征工程1.2什么是特征工程1.3特征工程的意义1.4实现特征工程2.特征提取2.1目的2.2特征提取的方式2.2.1字典特征提取2.2.2 文本特征提取2.2.3jieba分词2.3onhot编码 1.特征工程的定义1.1为什么需要特征工程样本数据中的特征有可能会存在缺失值，重复值，异常值等，需要对特征中的相关的噪点数据
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2024-07-31 17:21:48
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基于时序数据的回归预测问题，在工作中经常遇到的。它与一般的监督学习的回归模型的区别在于数据本身是基于时序的。而常用的时序预测模型，比如arima等，添加其他特征时又不方便，不得不求助于经典的监督学习预测模型。本文初步介绍了对时序数据建模时，如何构建有效的特征工程。时间序列数据，在我们可以为之使用机器学习算法建模之前，必须先重新构建为一个监督数据集。在时间序列中，没有输入输出特征的概念。相反，我们必
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2024-07-24 09:08:22
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特征处理是特征工程的核心部分，特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样式确定的步骤，更多的是工程上的经验和权衡，因此没有统一的方法，但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也非常强大！ 经过前人的总结，特征工程已经形成了接近标准化的流程
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2023-07-12 22:06:10
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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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5. 特征提取特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某个特征的算法。在通常大部分生产、生活的大数据人工智能的项目中，除去语音和图像等特定专业化场景，由于各种原因，而没有足够的训练数据支撑，我们还无法完全信任算法自动生成的特征，因而基于人工经验的特征工程依然是目前的主流。往往人工经验这件事不易掌控、层次水平差距较大，加之许
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2024-02-02 19:46:11
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python数据分析及特征工程（实战）1.数据分析1.1单属性分析1.1.1 异常值分析1.1.2 分布分析1.1.3 对比分析1.1.4 结构分析1.2多属性分析1.2.1假设检验1.2.2 相关系数1.2.3 主成分分析PCA2.特征工程2.1 数据清洗2.2 特征选择2.3 特征变换2.4 特征构造2.5 特征降维 本文以天池上面的二手车交易价格预测为例，比赛链接：https://tian
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2024-05-28 11:55:43
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特征工程对于我们在机器学习的建模当中扮演着至关重要的角色，要是这一环节做得好，模型的准确率以及性能就被大大地被提升，今天小编就通过Python当中的lambda函数来对数据集进行一次特征工程的操作，生成一些有用的有价值的特征出来。导入数据集那么首先呢，我们先导入数据集，导入Pandas模块import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv(‘
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2023-08-31 16:10:25
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python机器学习随笔
1.scikit-learn数据集API介绍 ·sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据集包含在datasets里 datasets.fetch_*() 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录， 默认~/sciki
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2023-12-12 23:38:29
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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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书籍：Python Feature Engineering Cookbook: A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models, 3rd Edition作者：Soledad Galli，Christoph Molnar出版：Packt Publishing编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点
OX00 引言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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。特征做不好，调参调到老。重视调参，少走弯路！特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feat
文章目录1、数据集1.1 可用数据集1.2 scikit-learn数据集sklearn小数据集sklearn大数据集1.3 数据集的划分数据集划分API2.特征工程2.1特征工程包含内容3.特征提取3.1字典特征提取3.2 文本特征提取3.3中文文本特征提取3.4 Tf-idf文本特征提取公式4.特征预处理4.1 归一化4.2 标准化5. 特征降维5.1 特征选择5.1.1 低方差特征过滤5.
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2023-10-30 22:47:35
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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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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
上篇博文我们一起学习了特征工程机器学习实战——特征工程(上）现在我们对招聘数据进行特征工程探索具体代码与源文件可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/MeachineLearning-Case欢迎star~7.招聘数据的特征工程探索import warningswarnings.filterwarnings('ignore')im...
原创
2021-07-08 10:55:22
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