特征工程之特征选择(二) 2. Wrapper Method(包装特征选择算法) 2.1递归式(或称循环式)特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE) 1. RFE是一种基于一种机器算法模型如Logistic Regression, SVM等模型进行多轮训练,每次训练都会消除一些特征,然后再从剩下的特征中在重重的训练和消除不中的特征。在这里对特征子集进行高效的...

时间切片特征衍生

特征工程

  

2019-10-29 03:17:29

在sql中比较容易处理类似“近n个月金额之和/最大值/最小值/平均值” 这样的变量,使用sum(case when date  then amount else 0 end) 即可,如果是出差在外只能处理离线数据不能使用数据库时,这个时候就要用python去构造时间切片类的特征。整理了自己之前写过的代码,往往都太笨拙和重复,怎么样写得简单美观?...

作者:lgd Feature Engineering for Numerical Data(1)分箱(Binning) 数据分箱的价值,意义以及对后续学习器的影响: 现实的许多数值属性的分布往往是倾斜的,也就是说,某个范围的数值大量的出现,而其他范围的出现频率确很低。除此之外,数值属性的区间过大还会带来其他问题。例如,以音乐和视频数据为例, 有的音频或者视频的观赏量相当大,而有的音视频的播放量确少...

传统机器学习——特征工程之文本数据(二) 前言 意义的单位:从单位、n元词到短语 解析与分词 通过搭配提取进行短语检测 1、 基于频率的方法 2、用于搭配提取的假设检验 3、文本分块和词性标注 前言 该篇接前面《传统机器学习——特征工程之文本数据(一)》,继续总结文本数据的处理方法。 声明:关于编程语法相关问题不会展开论述,本文只针对方法路线。 意义...

特征工程

特征工程  机器学习

  

2019-10-17 13:29:10

思考 机器学习的算法最终预测结果很大程度与特征的筛选,清洗等有很大的关系,如何使特征的选取有章可循? 这就是本文特征工程的重点 特征的使用方案 原则上根据业务,尽可能找出对因变量有影响的所有自变量 可用性评估:获取难度、覆盖率、准确率 特征处理 特征清洗:包括清洗异常样本、采样(数据不均衡,样本权重) 特征预处理(重点) 特征监控 特征有效性分析 监控重要特征,防止特征质量下降,影响模型效果 我们...

过滤式方法先按照某种规则对数据集进行特征选择,然后再训练学习器,特征选择过程与后续学习器无关,这相当于先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”,再用过滤后的特征来训练模型。 【某种规则】:按照发散性或相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数,从而选择满足条件的特征。 特征的发散性:如果一个特征不发散,例如方差接近于 0,也就是说样本在该特征上基本没有差异,那么这...

包裹式选择与过滤式选择不考虑后续学习器不同,直接把最终使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。换言之,包裹式选择的目的就是为给定学习器选择最有利于其性能、“量身定做”的特征子集。 【与过滤式选择的区别】: 包裹式选择方法直接针对给定学习器进行优化,因此,从最终学习器性能来看,包裹式选择比过滤式选择更好; 但另一方面,由于在特征选择过程中需多次训练学习器,因此包裹式选择的计...

目录标题 前言 问题定义 数据查看分析 数据处理 数据替换 将数据导入模型中进行训练 数据预处理 模型训练 测试集预测 总结 源码地址 前言 一直在学机器学习的理论知识,但是没有实践,还是感觉心里不踏实,Kaggle的入门比赛Titanic号生存预测是一个getting started competition,很适合入门,掌握机器学习的各种常见套路.这里刚开始也是参考其他代码做的,得分是0.789...

  对数据分析、机器学习、数据科学、金融风控等感兴趣的小伙伴,需要数据集、代码、行业报告等各类学习资料,可关注微信公众号:风控圏子(别打错字,是圏子,不是圈子,算了直接复制吧!)   关注公众号后,可联系圈子助手加入我们的机器学习风控讨论群和反欺诈讨论群。(记得要备注喔!)   相互学习,共同成长。 脚本介绍:   1...

之前一直在研究数据特征工程,看了一些资料,也自己写了通用的代码,现在将这些内容整理一下。机器学习里有一句名言:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。整个数据挖掘全流程60%以上的时间和精力去做建模前期的数据处理和特征分析,那么面对参差不齐的数据,n多的特征,我们要做的就是step by step抽丝剥茧。首先我们要对数据做清洗,预处理,然后是特征工程。 1.数据...

参考 House Price中的most voted文章 https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python 以House Price数据集为例,在对特征相关性进行探究时,主要通过以下三个方面:   一、特征的相关矩阵 特征的相关矩阵 目标的相关矩阵 画出最相关的特征之间的关系 通过这个...

特征工程,看图说话: 1.数据预处理 使用鸢尾花的数据集: 1.1无量纲化: 无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。标准化的前提是特征值服从正态分布,标准化后,其转换成标准正态分布。区间缩放法利用了边界值信息,将特征的取值区间缩放到某个特点的范围,例如[0, 1]等。 标准化,计算特征数值得方差和均值: 最小值最大值规范化: 标准化 Normalizer类...

1. 为什么做特征工程        我们学习编程语言时被告知程序=数据结构+算法,那么对于机器学习,我认为也可以类比为机器学习=大数据+机器学习算法+运行平台。面对一个机器学习问题,一般有两种解题思路:传统机器学习算法或者深度学习算法。一般而言,传统机器学习需要的样本数量相对少、算法运行快、内存开销小、算法的运行和部署难度小,...

上篇文章中提到不知道时间间隔deltaT的微分形式是如何计算出来的,多方查找找到了答案,如下记录。 对于离散数据求微分,不能直接使用求导公式来计算,需要利用数值方法中的知识。即数值微分(可参考《数值方法》[美]安妮·戈林鲍姆等)。具体内容资料很多不再赘述,然而数值微分对于误差采用的是截断或者舍入的方法,因此数值微分一定存在误差。 然而误差的绝对存在不代表近似值一定小于真实值,随着h值...