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?...

【精通特征工程】学习笔记Day2&2.5&D3章&P33-页 3、文本数据:扁平化、过滤和分块 3.1 元素袋:将自然文本转换为扁平向量 3.1.1 词袋 一个特征就是一个单词,一个特征向量由这个单词在每篇文档中出现的次数组成 3.1.2 n 元词袋 n-gram(n 元词)是由 n 个标记 (token)组成的序列。 1-gram 就是一个单词(word),又称为一元词(...

特征处理和特征选择

特征工程

  

2020-03-16 11:14:52

特征处理之统计特征 历届的Kaggle/天池比赛,天猫/京东排序和推荐业务线里模型用到的特征 1.加减平均:这个用户所买商品高于所有用户购买商品平均价格的多少(权衡一个人的消费能力),用户连续登录天数超过平均多少(表明这个用户对该产品的黏性) 2.分位线:商品属于售出商品价格的多少分位线处。(比如20%,说明20%的人买东西都不会低于这个价格)。 3.次序型:排在第几位。 4.比例型:电商中,某商...

代码及数据集链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1tLLIPUmADk48TZpAHy-g1A 密码:bqmz 特征理解的基本工作流程 数据有没有组织?是以表格形式存在还是非结构化文本格式 每列的数据是是定性还是定量的,单元格中的数字代表字符串还是数值 每列处于哪个等级? 定类、定序、定距还是定比 我们可以用什么图表? 基础概念 数据结构的不同 结构化数据: 有组织的数据,...

数据标准化与归一化

特征工程

  

2020-04-04 14:10:15

特征归一化、标准化的理解 数据集如果标准化处理,对机器学习中的很多算法(包括梯度下降),会有很好的优化效果。如果数据未标准化(例如,数据集特征之间相差的数量级较大时),很多算法的表现性能不佳。 首先理解方差、标准差和均方根误差的区别 方差(variance) 衡量随机变量或一组数据的离散(偏离)程度 概率论中,方差是用来度量随机变量和其数学期望的(均值)之间的偏离程度。 统计学中,各数据分别与其平...

图:小蚊子数据挖掘实战 特征工程:从 原始数据中提取特征以供 算法和模型 使用。  数据和特征决定着机器学习的上限  算法和模型逼近着机器学习的上限。 特征工程的三个基本内容: 1、数据处理 2、特征选择 3、维度压缩 一、数据处理 ①量纲不一 ②虚拟变量 ③缺失值填充 1、量纲不一 三种标准化方法: ①0~1 标准化 ...

特征选择 1、概述 2、特征选择过程 3、特征选择方法 3.1 过滤式(filter)特征选择 3.1.1 Pearson相关系数法 3.1.2卡方经验 3.1.3 互信息法 3.1.4 方差选择法 3.2包裹式(wrapper)特征选择 3.2.1 递归特征消除法 3.3 嵌入式(Embedded)特征选择 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于学习模型的特征排序 1、概述 1、为...

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...

特征工程——特征选择 特征选择 实践 特征重要性 递归特征消除(RFE) SelecFromModel 相关矩阵分析 单变量选择 套索回归 注:该文来自微信公众号:Datawhale 减少统计分析期间要使用的特征的数量可能会带来一些好处,例如: 提高精度 降低过拟合风险 加快训练速度 改进数据可视化 增加我们模型的可解释性 事实上,统计上证明,当执行机器学习任务时,存在针对...

特征工程概述 一、特征工程概述 1.1 特征工程主要内容 1.2 特征工程重要性 二、特征构造的常用方法 2.1 不同类型数据的特征提取方法 用户特征 RFM 行为特征提取:...

1. Overview:    2. 特征选择 主要凭借对业务本身的理解和建模来定的。 1 向前贪心选择 特征子集X从空集开始,只要特征使得交叉验证之后的auc提升,就加入这个特征,直到剩下的特征都不能使auc提高为止,缺点是只加不减。   2 遗传算法 首先随机产生一批特征子集,并用适应度函数给这些特征子集评分,然后通过交叉、突变等操作繁殖出下一代的特征子集,并且适...

在打比赛的时候一直贯穿的思考,大概就是判别各个特征的重要性。 在建立模型之前,特征重要性能够帮助训练模型,防止过拟合,提升模型的RUC效果。 建立模型之后,特征重要性能够增强模型(集成模型 非深度学习模型)的可解释性,帮助建立模型信任、做出现实意义上的决策。 建模前特征重要性判别 要构建数值型连续变量的监督学习模型,最重要的方面之一就是好好理解特征。观察一个模型的部分依赖图有助于理解模型的输出是如...