关于推荐系统中的特征工程

在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际

spark(60) -- SparkMllib -- 基于SparkMllib数据特征工程构建过程

1. SparkMllib特征工程构建过程提取：从“原始”数据中提取要素转换：缩放，转换或修改功能选择：从更大的功能集中选择子集2. SparkMllib特征提取操作实践2.1 TF-IDF 词频－逆向文件频率（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料...

Task3 特征工程

Task3 特征工程一、数据预处理在这一块，比较常用的包是sklearn.Processing data,主要包括以下操作：异常值处理使用箱型图（或小提琴图）发现离群点（off-group points）之后，为了不干扰实验结果，我们通常将离群点处理掉：#from DW阿泽 import the c...

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task3 特征工程 部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/comp...

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程（纯小白学习之路）

特征工程此部分为零基础入门数据挖掘的 Task3 特征工程 部分，了解各种特征工程以及分析方法，如果有做的不对的地方希望大家指出来，我会学习并改正赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：赛题地址特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理完成对于特征工程的分析，并对于数据进行...

Datawhale数据挖掘新手入门-task3特征工程

文章目录一、前言二、特征工程的目标三、学习过程1.数据导入2.删除异常值3.特征构造4、特征筛选 — — 过滤式三、小结四、参考文献一、前言感谢Datawhale的给出的学习指南：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281...

数据挖掘task3特征工程

数据挖掘task3特征工程1.特征工程1.1 常见的特征工程1.2 代码实战1.特征工程特征工程是对数据进一步分析和对数据进行处理。1.1 常见的特征工程1 异常处理：通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX 转换（处理有偏分布）；长尾截断；2 特征归一化/标准化：标准化（转换...

ML之FE：利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测

ML之FE：利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测  目录输出结果设计思路核心代码    输出结果1、数据集简介Dataset之AllstateClaimsSeverity：Allst...

金融风控-Task3-特征工程

首先有一个疑问，关于特征工程部分，是否需要把上面的方法都处理一遍，比如对于有些优秀的树模型对数据处理的要求就相对比较少，所以还是建议先把后续建模阶段的要求理清楚再针对性下手比较好。这里主要写自己目前在研究的几个点：1、数据分箱特征分箱的目的： 从模型效果上来看，特征分箱主要是为了降低变量的复杂性，...

【Datawhale】零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测[task3 特征工程]

文章目录一、特征工程（FS）二、task3代码-feature engineering三、问题四、总结五、Ref.一、特征工程（FS）大致可分为两部分：预处理与特征选择（Feature selection）部分二、task3代码-feature engineering【Datawhale】[task...

sklearn中的数据预处理和特征工程

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考： Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上 ...

python机器学习基础特征工程算法详解

目录一、机器学习概述二、数据集的构成1.数据集存储2.可用的数据集3.常用数据集的结构三、特征工程1.字典数据特征抽取2.文本特征抽取3.文本特征抽取：tf-idf4.特征预处理：归一化5.特征预处理

数据挖掘篇——特征工程之特征降维

在业界广泛流传着一句话：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，数据和特征是多么的重要，而在数据大多数场景下，数据已经就绪，不同人对于同样的数据处理得到的特征却千差万别，最终得到的建模效果也是高低立现。从数据到特征这就要从特征工程说起了... ...

特征工程

1.什么是特征工程顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。特征工程是指从原始数据转换为特征向量的过程。2.特征工程作用在业界广泛流传一句话：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。（1）特征越好，灵活性越强只要特征选得好，即使...

特征工程

1.什么是特征工程顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。特征工程是指从原始数据转换为特征向量的过程。2.特征工程作用在业界广泛流传一句话：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。（1）特征越好，灵活性越强只要特征选得好，即使...

手把手教你用Python实现自动特征工程！Python为何这么秀呢

任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。 特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。 现在，整个特征工程过程可实现自 ...

掌握了这个之后，数据挖掘竞赛稳拿top10：利用Sklearn库进行特征工程处理

完整的数据挖掘打比赛模板：https://vicky.blog.csdn.net/article/details/104983889文章目录一、什么是特征工程？特征工程主要分为三部分数据预处理特征选择降维二、数据预处理2.1 无量纲化2.1.1 标准化（也叫Z-score standardizati...

天池二手车交易价格预测Task3:特征工程

主要内容：常见的特征工程包括：异常处理特征归一化/标准化数据分桶缺失值处理特征构造特征筛选降维特征构造# 训练集和测试集放在一起，方便构造特征train['train']=1test['train']=0data = pd.concat([train, test], ignore_index=Tru...

深度学习常见问题（二）-特征工程概述

常见概念1. 什么是特征工程？ 如何理解：“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”？数据和特征是对问题的一种表示，他们从理论上可以反映这个问题，所以是机器学习的上限，是模型和算法是利用数据和特征对这个问题进行解答，但由于其复杂性和局限性，不能完全体现出数据和特征的所有...

关于推荐系统中的特征工程

在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际