#特征工程#

爱可可-爱生活　130天前　北京

【在线课程“时间序列预测特征工程”代码，专注于提供时间序列分析与预测的实用编程工具和方法】'feature-engineering-for-time-series-forecasting' GitHub: github.com/trainindata/feature-engineering-for-time-series-forecasting #时间序列# #预测# #特征工程#

丽台科技　585天前　上海

#DGX# 在DGX系统助力下，以最优化AI翻译模型，实现从#数据处理# 、#特征工程# 、#因子挖掘# 到准确翻译文本的全流程GPU加速 丽台科技的🎞︎微博视频

稼轩长短句　1955天前　

做#特征工程# ，不能不知道featuretools吧。它是这样做的，1.定一个表，我们把它叫做es，entityset，2.定一个实体，我们把它叫做entity，3.通过特定字段，把实体和多个表连接起来，4.通过dfs（deep feature synthesis），用一个常用agg函数把各个特征聚合起来~over，是不是很棒棒

稼轩长短句　1955天前　

#特征工程# 中，如果要取滑动时间窗口特征，记得要先看原特征取值是否平稳哦。如果趋于平稳，我们可以取固定长度的窗口，如果突然出现低谷或者高峰，我们可以在异常处取较为密集的特征~~

我才是波仔　2923天前　

#特征工程# 有关特征之间的线性相关性如何计算（相关系数~协方差）以及特征与结果之间的重要程度（normal equation的相关系数大小），这个🔗给出了非常直观且精确的解释。至于出现相关了如何处理，那就五花八门，去除相关项后者L1 L2正则 参考🔗

Hicham_Hu2476　2988天前　

#特征工程# HIVE/sql清洗变量的时候不要对变量进行加工，只要保证是结构化的数据便好。同时要尽可能保留原始字段。所有的特征工程应该在数据加载到R/python类交互性很强的语言中再进行。在Hive清洗过程就把feature高度加工，后面再想对feature进行transform, interaction就会非常麻烦。