特征工程第23页

天池数据竞赛 “二手车交易价格预测”TOP 2%开源特征工程与模型调参代码

现在把特征工程思路分享给大家，希望对大家提分有帮助。关注公众号“数据科学与人工智能技术”并发送文字“二手车”即可得到本代码。

Sawaimilert·2022-12-23 09:06

【天池学习笔记】二手车交易价格预测

.赛题理解1.1背景1.2赛制1.3赛题数据1.4评测标准1.5结果格式总结2.Baseline3.探索性数据分析EDA3.1介绍3.2常用绘图3.3相关性,独立性分析3.4问题解答3.5代码总结4.特征工程

Junieson·2022-12-23 09:34

天池大数据竞赛-河北高校邀请赛——二手车交易价格预测-初赛第22名

文章目录前言思路特征工程模型方案分享题外话前言赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531858/introduction?

船医41·2022-12-23 09:33

[人工智能学习日志]深度学习-电力消耗预测案例

LSTM电力消耗1、加载数据集、预处理-引入包-读取数据集-数据处理-设置索引-数据处理-数据归一化处理2、特征工程-构造特征数据集和标签集-切分训练集train和测试集test-构造批数据-数据实际处理

jessica_comeon·2022-12-23 09:02

一文介绍机器学习中的三种特征选择方法

也正因如此，特征工程在机器学习流程中占有着重要地位。广义的特征工程一般可分为三个环节：特征提取、特征选择、特征衍生，三个环节并无明确的先手顺序之分。本文主要介绍三种常用的特征选择方法。

AI科技大本营·2022-12-23 09:52

机器学习python的api笔记

numpypandasMatplotlibtablesjutypersklearn1.K近邻算法加入Scikit-learn工具安装scikit-learn需要Numpy,Scipy等库包含内容分类、聚类、回归特征工程模型选择

夏高木杉·2022-12-23 09:50

TensorFlow系列——本地运行使用feature_column做特征工程

关键词：tf.contrib.data.parallel_interleavetf.data.TFRecordDatasetinput_layermake_initializable_iterator()train.MonitoredTrainingSessiontest_op.initializerparse_exampledata.Dataset.list_filesdata.experime

qq924178473·2022-12-23 08:08

python机器学习实战|机器学习入门笔记1-机器学习流程+matplotlib简单应用

文章目录1.机器学习工作流程2.数据集的介绍2.1数据简介2.2数据类型构成：3.数据处理3.1数据划分3.2数据基本处理4.特征工程4.1特征提取4.2特征预处理4.3特征降维5.模型训练6.模型评估

小赵同学871·2022-12-23 07:31

基于HOG、LBP完成特征工程，基于SVM/RF/XGBOOST/GBDT/CNN/DNN完成人脸识别+表情识别

在我之前的文章中写过很多关于人脸识别和表情识别的文章，今天有一个项目的需求就是需要做两种或者是多种任务，我在开发完对应的模型之后就突然想到了之前做过的人脸识别和表情识别的项目，就想着是否可以基于机器学习/深度学习等方式来同时实现人脸识别和表情识别呢？答案是可以的，基于深度学习的实现可以直接套用我项目上面开发的模型就可以实现了，但是基于机器学习的方式来实现我倒还没有想到特别好的办法，所以本文实现的方

Together_CZ·2022-12-23 06:12

机器学习常见面试题

特征工程常用数据类型：结构化数据（类似于表）、非结构化数据（文本图像音频视频…）1.为什么要对数值类型的特征做归一化？可以将所有特征都统一到一个相同的特征区间内。

Wwwwwayi·2022-12-22 21:23

CV-01-AlexNet学习笔记

0、背景知识在以往的数据分析任务中，人做特征工程，人做分类；机器学习中，人做特征工程，SVM等分类算法做分类；深度学习中，CNN做特征工程，Softmax或SVM做分类。

小杰.·2022-12-22 21:17

Python - scikit-leran - 机器学习全流程（1）

文章目录写在前面实例一、数据集选择二、引用所需的库三、数据准备四、去除冗余特征五、特征降维六、迭代特征筛选七、最优分类器筛选八、模型验证写在后面写在前面传统的机器学习中最重要的是特征工程，特征工程即从候选特征中根据某些标准

Doct.Y·2022-12-22 15:23

推荐系统（Recommender System）笔记 03：推荐系统的重要思想

MYJace·2022-12-22 14:50

机器学习训练_金融风控_Task3_特征工程

特征工程特征工程为建模提前加工原料，不同的模型对数据的类型和形式也有所不同，对数据的处理也不尽相同。下面主要以代码展示特征工程环节，为下一节的建模调参做准备。

恶魔眼睛大又大��·2022-12-22 14:49

Python机器学习：concat()合并训练集和测试集

如果训练集和测试集分开，要合并放在一起进行特征工程。axis的意思是“轴”，决定了两个数据集是纵向的合并，还是横向的合并。

紫昂张·2022-12-22 14:47

Python机器学习：select_dtypes()筛选特定数据类型的字段

在特征工程中，对不同的数据类型要分别处理，怎么批量把相同类型的字段筛选出来呢？select_dtypes一行代码可以搞定。

紫昂张·2022-12-22 14:47

时间序列的特征工程——针对Hurst指数的Python计算

时间序列的特征工程——针对Hurst指数的Python计算(附Github代码)Github地址：Hurst指数计算Python脚本最近两天为了整一个Hurst指数的计算翻了不少资料，百度到好多代码算出来结果不是大于

量化橙同学·2022-12-22 09:13

A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning——前言

在这一领域的早期工作中，检测方法在很大程度上依赖于手工制作的特征工程或领域专家构建的统计模型。这内在地限制了这

Anooyman·2022-12-22 07:10

Datawhale时间序列挖掘学习资金流入流出预测（四）之特征工程

本篇是（四）特征工程学习笔记（一）理论说明基于对数据的分析和探索可以发现潜在的有效特征，在提取潜在有效特征后，我们进一步分析这些特征与因变量的关联以筛选有预测价值的特征。特征越好，模型性能越出色。

Sunburst.·2022-12-22 00:59

【算法竞赛学习】资金流入流出预测-挑战Baseline_特征工程

赛题简介蚂蚁金服拥有上亿会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。此届大赛以《资金流入流出预测》为题，期望参赛者能够通过对例如余额宝用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。对货币基金而言，资金流入意味着申购行为，资金流出为赎回行

jaeden_xu·2022-12-22 00:28

【数学建模】2022小美赛C题人类活动分类（Classify Human Activities）

2022小美赛1前言2问题重述3问题解决思路4问题求解（原始模型）4.1特征提取4.2数据集划分4.3评价指标选择4.4模型的选择4.5各模型的性能表现5改进的模型5.1特征工程5.2改进后的结果小结附件竞赛题目

一川风絮千片雪·2022-12-21 09:01

深度学习线性回归实验三 python pytorch实现

多项式回归2.1数据集构建2.2模型构建2.3模型训练2.4模型评估3.Runner类介绍3.0基于线性回归的波士顿房价预测3.1数据处理3.1.1数据集介绍3.1.2数据清洗3.1.3数据集划分3.1.4特征工程

岳轩子·2022-12-21 07:55

深度学习基础--传统机器学习与深度学习的区别

传统机器学习与深度学习的区别 1）传统机器学习：利用特征工程(featureengineering)，人为对数据进行提炼清洗 2）深度学习：利用表示学习(representationlearning

whitenightwu·2022-12-21 07:39

HBU_神经网络与深度学习实验3 线性回归

模型训练6.模型评估二、多项式回归1.数据集构建2.模型构建3.模型训练4.模型评估三、Runner类介绍四、基于线性回归的波士顿房价预测1.数据处理（1）数据预览（2）数据清洗（3）数据集划分（4）特征工程

ZodiAc7·2022-12-21 06:07

SVC案例：预测明天是否会下雨（一）

在这个15W行数据的数据集上，随机抽样5000个样本来为大家演示一些数据预处理和特征工程的思路。

酸奶绿茶·2022-12-21 05:55

特征工程

1、特征工程欢迎来到特征工程！在本课程中，您将学习构建伟大机器学习模型的最重要步骤之一：特征工程。

吾爱吾师，吾更爱真理。·2022-12-20 18:13

机器学习特征工程及模型聚合

目录一：什么是特征工程二：特征工程方法三：独热编码四：归一化处理五：特征工程方法六：特征工程处理过程七：Kaggle房价预测实际案例一：什么是特征工程1是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型的使用

顾城沐心·2022-12-20 18:38

机器学习 Kaggle 房价预测比赛 Ensemble Generation

学习链接：ｗww.cnblogs.com/massquantity/p/8640991.html前言：\quad至今已经做了一些数据清洗，特征提取这些特征工程相关的东西，同时在房价预测项目中也使用了随机深林

just_sort·2022-12-20 18:37

机器学习-数据与特征工程

一、前言1.机器学习与特征工程的关联2.实际工业界的特征工程那些事儿特征工程特征=>数据中抽取出来的对结果预测有用的信息特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程

diantu6020·2022-12-20 18:07

Kaggle房价预测特征工程模型聚合

目录一：Kaggle数据集准备二：数据集分析三：空值处理四：空值填充五：查找所有字符列六：实例化独热编码对象七：方差过滤八：特征数据提取九：查看特征之间的相关系数十：皮尔逊系数重排十一：热力图绘制十二：数据集划分十三：网格模型超参调优十四：训练模型预测实际比对十五：完整源码分享一：Kaggle数据集准备Kaggle官网下载二：数据集分析2-1表头数据分析table_head="Id,MSSubCl

顾城沐心·2022-12-20 18:33

葫芦书笔记----特征工程

为什么需要对数值类型的特征做归一化？一句话速记：为了消除数据特征至今啊的量纲影响，使得不同指标之间具有可比性。详细版：为了将所有特征都统一到一个大致相同的数值区间内。常用方法有线性函数归一化、零均值归一化。归一化的好处有：在学习率相同的情况下，更容易通过梯度下降找到最优解。但是数据归一化不是万能的，它对于决策树模型并不适用，以为决策树在进行节点分裂时是根据数据集D关于特征x的信息增益比，而信息增益

沃·夏澈德·2022-12-20 09:21

广告营销用户点击预测分析

数据预处理1、加载检查数据（1）特殊特征（2）特殊特征的处理（3）特殊特征处理后生成的新特征2、数据类型与缺失值处理（1）查看数据信息（2）数据补全以及类型转换（3）补全后的数据3、异常值分析二、探索性分析与特征工程

艾醒(AiXing-w)·2022-12-20 09:50

图解Polysomnography 多导睡眠图的加载数据、特征工程、设计scikit-learn转换器的代码调试过程

读取PSG数据和催眠图来创建一个原始对象选择两个受试者实验对象ALICE,BOB(该名字并非实验中的真实名，这里是为了方便才临时取的名字)和上一个方框类似，只是recordingbutong绘制事件数据第二步：加载数据在这里，我们从两个主题下载数据，最终目标是获得时间片段(epochs)及其相关的地面真理。MNE-Python为我们提供了mne.datasets.sleep_physionet.a

认知计算_茂森·2022-12-20 07:32

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第16课-简明扼要：红到发紫的prompt是什么？【上】

目录从四大范式到Prompt第一范式：特征工程第二范式：架构工程第三范式：目标工程第四范式：Prompt挖掘工程举例1.二分类举例2.多分类举例3.匹配任务第三范式与第四范式

vector<>·2022-12-19 20:09

天猫用户重复购买预测之特征工程

特征工程处理数据#全量信息处理,合并数据all_data=train_data.append(test_data)all_data=all_data.merge(user_info,on="user_id

张先生-您好·2022-12-19 19:20

天猫用户复购预测之特征工程构建1

导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipyimportstatsimportgcfromcollectionsimportCounterimportcopyimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")#读取数据集#

韩立 •·2022-12-19 19:49

天猫复购预测 - rank 7 , top 0.16%

最近尝试了一个数据比赛，截止2021年2月，成绩是rank7/4313文章目录1.特征工程1.1特征工程总览1.2通过PySpark构造统计特征1.2.1特征构造器的特点1.2.2可以构造哪些统计特征1.3

数学工具构造器·2022-12-19 19:13

机器学习简答题速记

6、请简述什么是特征工程？7、请简述特征工程主要包含什么内容？8、请简述什么是特征提取？9、请简述什么是特征预处理？10、请简述什么是特征降维？11、分类模型评估的主要评价指标有哪

寂静花开·2022-12-19 15:07

【机器学习实战】利用sklearn中的逻辑回归对癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测

2.分析——实现步骤获取数据（读取的时候加上names）数据处理（缺失值）数据集划分特征工程（无

想做一只快乐的修狗·2022-12-19 14:40

基于逻辑回归的癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测

流程分析：获取数据数据处理模块(处理缺失值)数据集划分特征工程(标准化)逻辑回归预估器模型评估该案例本篇令恶性肿瘤为正例，使用jupyter进行编写。

lc_MVP·2022-12-19 14:39

线性回归——简单介绍与使用

逻辑步骤：1、获取数据集2、数据基本处理3、特征工程4、机器学习5、模型评估'''fromsklearn

Sophia&Anna·2022-12-19 13:08

[python数据处理] 共线性处理

共线性的影响：降低运算效率降低一些模型的稳定性弱化一些模型的预测能力处理方式：删除：一组相互共线的特征中只保留与y相关性最高的一个变换：对共线的两列特征进行求比值、求差值等计算#特征工程的演示importpandasaspdimportmatplotlib.pyplota

soda東風·2022-12-19 12:51

深度学习推荐模型-DeepCrossing

tree/master/DeepRecommendationModel相关学习书籍推荐：《深度学习推荐系统》王喆一、DeepCrossing背景2016年，微软提出DeepCrossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题

GoAI·2022-12-19 12:46

Deep Crossing - 学习笔记

这就是DeepCrossing解决的问题——完整地解决了从特征工程、稀疏向量稠密化、多层神经网络进行优化目标的整个流程。特征的预处理特征类别

不学无术的小镇做题家·2022-12-19 12:12

综合项目：人工智能领域目前职位及薪资现状分析 - 基于主流招聘网站信息

通过对数据的特征工程处理生成适合于机器学习算法的数据集，并利用数据集对目前主流的分类算法分别训练了分类模型，并通过模型在测试集上的准确度对各算法的优缺点进行了简要的分析。

撇味大白菜·2022-12-19 10:25

[MachineLearning] 机器学习速成笔记 - Bilibili

离散型的数据、类别-分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树、随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归、岭回归无监督学习目标值：无聚类k-means机器学习开发流程1）获取数据2）数据处理3）特征工程

9Young·2022-12-18 16:10

特征工程总结（三）特征相关性分析

一、变量间的关系分析变量之间的关系可分为两类：1.存在完全确定的关系——称为函数关系2.不存在完全确定的关系——虽然变量间有着十分密切的关系，但是不能由一个或多各变量值精确地求出另一个变量的值，称为相关关系，存在相关关系的变量称为相关变量相关变量的关系也可分为两种：1.两个及以上变量间相互影响——平行关系2.一个变量变化受另一个变量的影响——依存关系它们对应的分析方法：相关分析是研究呈平行关系的相

行走在风中·2022-12-18 16:37

python：机器学习（四）（特征工程及模型聚合）

文章所用数据：https://download.csdn.net/download/m0_64596200/86513715特征工程：最大限度地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了机器学习的上限

前进的小xy·2022-12-18 16:07

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