经典特征工程包括特征理解、特征增强、特征构建、特征选择和特征转换等五个步骤,从而为进一步提高机器学习性能做准备。 特征工程的性能指标 特征工程的目的是为了提高模型的预测性能,并减少模型运算的时间,相应地,特征工程效果的衡量指标包括模型预测性能与模型元指标两个方面。 - 预测性能 - 分类任务: 准确率(accurate)...
特征工程入门与实践 瑕不掩瑜,讲述特征工程的少有的入门好书,从最基本的特征选择到特征转换都有通俗易懂的讲解与例子展示。对流水线加深了一些理解,更好的规范整个特征工程流程。 配合github上的相应项目食用效果更佳。 这个Packt组织的项目真多呀,机器学习,深度学习,强... (展开) ...
特征工程可以显著提升机器学习模型的性能,同时也有助于去除噪声和提取有用的信息。 在进行特征工程之前,我们首先需要对原始数据进行探索和理解。了解数据的分布、缺失值、异常值等情况,可以为我们进行特征工程提供指导。接下来,我们将介绍一些常用的特征工程技巧。 1.数据清洗:数据清洗是特征工程的第一步,它包括处理...
特征 文本 实践 机器 数据小结 案例 特征 数据 清洗 第章 属性 机器 线性 内容摘要 本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的...
特征组合是指将多个特征进行组合,生成新的特征。常见的特征组合方法包括特征交叉、多项式特征和特征哈希等。 在实践中,特征工程可能需要反复尝试和调整,以找到最合适的特征和处理方法。而在进行特征工程的过程中,我们还需要注意特征之间的相关性和重要性,避免引入冗余或无关的特征。 总结起来,特征工程是机器学习中非常...
书中内容很全面,几乎包含了所有在建模前的数据处理/特征选择的问题,当然作为入门级别的特征工程系列丛书,那就很适合,看完会让你对于特征工程的认识更为亲切,当然最重要的是将方法熟练应用和铭记,这样子遇到实际问题就会游刃有余。注意:建议有python基础,以及对各类模型有基础的同学来看,不然书中的实例会让你吃不消...
本书将带你了解特征工程的完整过程,使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习,机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征,例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征,以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征,如何提供由商业需求和数学见解驱动的...
本书将带你了解特征工程的完整过程,使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习,机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征,例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征,以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征,如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征...
(土)锡南·厄兹代米尔 迪夫娅·苏萨拉创作的工业技术小说《特征工程入门与实践》,已更新章,最新章节:undefined。本书将带你了解特征工程的完整过程,使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习,机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征,例如连续特