Inhaltsverzeichnis
Schritt 1: Vorbereiten der Daten
Schritt 2: Entitäten und Beziehungen definieren
Schritt 3: Erstellen Sie einen Entitätssatz
Schritt 4: Beziehungen definieren
Schritt 5: Führen Sie den Deep-Feature-Synthese-Algorithmus aus
Schritt 6: Erstellen Sie das Modell
Zusammenfassung:
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Implementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools

Implementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools

Jan 22, 2024 pm 03:18 PM
特征工程

Implementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools

Featuretools ist eine Python-Bibliothek für automatisiertes Feature-Engineering. Ziel ist es, den Feature-Engineering-Prozess zu vereinfachen und die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Die Bibliothek kann automatisch nützliche Funktionen aus Rohdaten extrahieren, was Benutzern hilft, Zeit und Aufwand zu sparen und gleichzeitig die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Hier sind die Schritte zur Verwendung von Featuretools zur Automatisierung des Feature-Engineerings:

Schritt 1: Vorbereiten der Daten

Bevor Sie Featuretools verwenden, müssen Sie den Datensatz vorbereiten. Der Datensatz muss im Pandas DataFrame-Format vorliegen, wobei jede Zeile eine Beobachtung und jede Spalte ein Feature darstellt. Bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen muss der Datensatz eine Zielvariable enthalten, während bei Clustering-Problemen der Datensatz keine Zielvariable erfordert. Stellen Sie daher bei der Verwendung von Featuretools sicher, dass der Datensatz diese Anforderungen erfüllt, damit Feature-Engineering und Feature-Generierung effizient durchgeführt werden können.

Schritt 2: Entitäten und Beziehungen definieren

Wenn Sie Featuretools für die Feature-Entwicklung verwenden, müssen Sie zuerst Entitäten und Beziehungen definieren. Eine Entität ist eine Teilmenge eines Datensatzes, die eine Reihe verwandter Merkmale enthält. Beispielsweise können auf einer E-Commerce-Website Bestellungen, Benutzer, Produkte, Zahlungen usw. als unterschiedliche Einheiten behandelt werden. Beziehungen sind Verbindungen zwischen Entitäten. Beispielsweise kann eine Bestellung einem Benutzer zugeordnet sein und ein Benutzer kann mehrere Produkte kaufen. Durch die klare Definition von Entitäten und Beziehungen kann die Struktur des Datensatzes besser verstanden werden, was die Generierung von Merkmalen und die Datenanalyse erleichtert.

Schritt 3: Erstellen Sie einen Entitätssatz

Mit Featuretools können Sie einen Entitätssatz erstellen, indem Sie Entitäten und Beziehungen definieren. Ein Entitätssatz ist eine Sammlung mehrerer Entitäten. In diesem Schritt müssen Sie den Namen, den Datensatz, den Index, den Variablentyp und den Zeitstempel jeder Entität definieren. Beispielsweise kann ein Entitätssatz, der Bestell- und Benutzerentitäten enthält, mit dem folgenden Code erstellt werden:

import featuretools as ft

# Create entity set
es=ft.EntitySet(id='ecommerce')

# Define entities
orders=ft.Entity(id='orders',dataframe=orders_df,index='order_id',time_index='order_time')
users=ft.Entity(id='users',dataframe=users_df,index='user_id')

# Add entities to entity set
es=es.entity_from_dataframe(entity_id='orders',dataframe=orders_df,index='order_id',time_index='order_time')
es=es.entity_from_dataframe(entity_id='users',dataframe=users_df,index='user_id')
Nach dem Login kopieren

Hier verwenden wir EntitySet, um einen Entitätssatz mit dem Namen „ecommerce“ zu erstellen und zwei Entitäten mithilfe von „Entity“, „Bestellungen“ und „Benutzer“ zu definieren . Für die Bestellentität haben wir die Bestell-ID als Index und die Bestellzeit als Zeitstempel angegeben. Für die Benutzerentität haben wir nur die Benutzer-ID als Index angegeben.

Schritt 4: Beziehungen definieren

In diesem Schritt müssen Sie die Beziehungen zwischen Entitäten definieren. Mit Featuretools können Beziehungen durch gemeinsame Variablen, Zeitstempel usw. zwischen Entitäten definiert werden. Auf einer E-Commerce-Website ist beispielsweise jede Bestellung einem Benutzer zugeordnet. Die Beziehung zwischen Bestellungen und Benutzern kann mit dem folgenden Code definiert werden:

# Define relationships
r_order_user = ft.Relationship(orders['user_id'], users['user_id'])
es = es.add_relationship(r_order_user)
Nach dem Login kopieren

Hier haben wir die Beziehung zwischen Bestellungen und Benutzern mithilfe von Relationship definiert und sie mithilfe von add_relationship zum Entitätssatz hinzugefügt.

Schritt 5: Führen Sie den Deep-Feature-Synthese-Algorithmus aus

Nach Abschluss der obigen Schritte können Sie den Deep-Feature-Synthese-Algorithmus von Featuretools verwenden, um Features automatisch zu generieren. Dieser Algorithmus erstellt automatisch neue Funktionen wie Aggregationen, Transformationen und Kombinationen. Sie können den folgenden Code verwenden, um den Deep-Feature-Synthese-Algorithmus auszuführen:

# Run deep feature synthesis algorithm
features, feature_names = ft.dfs(entityset=es, target_entity='orders', max_depth=2)
Nach dem Login kopieren

Hier verwenden wir die dfs-Funktion, um den Deep-Feature-Synthese-Algorithmus auszuführen, geben die Zielentität als Auftragsentität an und legen die maximale Tiefe auf 2 fest. Die Funktion gibt einen DataFrame zurück, der die neuen Features und eine Liste von Feature-Namen enthält.

Schritt 6: Erstellen Sie das Modell

Nachdem Sie die neuen Funktionen erhalten haben, können Sie diese zum Trainieren des Modells für maschinelles Lernen verwenden. Mit dem folgenden Code können dem Originaldatensatz neue Funktionen hinzugefügt werden:

# Add new features to original dataset
df=pd.merge(orders_df,features,left_on='order_id',right_on='order_id')
Nach dem Login kopieren

Hier verwenden wir die Zusammenführungsfunktion, um dem Originaldatensatz für Training und Tests neue Funktionen hinzuzufügen. Die neuen Funktionen können dann zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden, zum Beispiel:

# Split dataset into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[feature_names], df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# Train machine learning model
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate model performance
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)
Nach dem Login kopieren

Hier verwenden wir einen zufälligen Waldklassifikator als Modell für maschinelles Lernen und verwenden den Trainingssatz, um das Modell zu trainieren. Anschließend verwenden wir den Testsatz, um die Modellleistung zu bewerten, wobei wir die Genauigkeit als Bewertungsmaßstab verwenden.

Zusammenfassung:

Zu den Schritten zur Verwendung von Featuretools zur Automatisierung des Feature-Engineerings gehören das Vorbereiten von Daten, das Definieren von Entitäten und Beziehungen, das Erstellen von Entitätssätzen, das Definieren von Beziehungen, das Ausführen von Deep-Feature-Synthese-Algorithmen und das Erstellen von Modellen. Featuretools können automatisch nützliche Funktionen aus Rohdaten extrahieren, was Benutzern hilft, viel Zeit und Mühe zu sparen und die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
2 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Wie man Teamkollegen wiederbelebt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Abenteuer: Wie man riesige Samen bekommt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Implementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools Implementieren Sie automatisches Feature-Engineering mit Featuretools Jan 22, 2024 pm 03:18 PM

Featuretools ist eine Python-Bibliothek für automatisiertes Feature-Engineering. Ziel ist es, den Feature-Engineering-Prozess zu vereinfachen und die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Die Bibliothek kann automatisch nützliche Funktionen aus Rohdaten extrahieren, was Benutzern hilft, Zeit und Aufwand zu sparen und gleichzeitig die Modellgenauigkeit zu verbessern. Hier sind die Schritte zur Verwendung von Featuretools zur Automatisierung des Feature-Engineerings: Schritt 1: Vorbereiten der Daten Bevor Sie Featuretools verwenden, müssen Sie den Datensatz vorbereiten. Der Datensatz muss im PandasDataFrame-Format vorliegen, wobei jede Zeile eine Beobachtung und jede Spalte ein Feature darstellt. Bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen muss der Datensatz eine Zielvariable enthalten, während dies bei Clustering-Problemen nicht erforderlich ist

SIFT-Algorithmus (Scale Invariant Features). SIFT-Algorithmus (Scale Invariant Features). Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

Der Scale Invariant Feature Transform (SIFT)-Algorithmus ist ein Merkmalsextraktionsalgorithmus, der in den Bereichen Bildverarbeitung und Computer Vision verwendet wird. Dieser Algorithmus wurde 1999 vorgeschlagen, um die Objekterkennung und die Matching-Leistung in Computer-Vision-Systemen zu verbessern. Der SIFT-Algorithmus ist robust und genau und wird häufig in der Bilderkennung, dreidimensionalen Rekonstruktion, Zielerkennung, Videoverfolgung und anderen Bereichen eingesetzt. Es erreicht Skaleninvarianz, indem es Schlüsselpunkte in mehreren Skalenräumen erkennt und lokale Merkmalsdeskriptoren um die Schlüsselpunkte herum extrahiert. Zu den Hauptschritten des SIFT-Algorithmus gehören die Skalenraumkonstruktion, die Erkennung von Schlüsselpunkten, die Positionierung von Schlüsselpunkten, die Richtungszuweisung und die Generierung von Merkmalsdeskriptoren. Durch diese Schritte kann der SIFT-Algorithmus robuste und einzigartige Merkmale extrahieren und so eine effiziente Bildverarbeitung erreichen.

RFE-Algorithmus der rekursiven Merkmalseliminierungsmethode RFE-Algorithmus der rekursiven Merkmalseliminierungsmethode Jan 22, 2024 pm 03:21 PM

Die rekursive Merkmalseliminierung (RFE) ist eine häufig verwendete Technik zur Merkmalsauswahl, mit der die Dimensionalität des Datensatzes effektiv reduziert und die Genauigkeit und Effizienz des Modells verbessert werden kann. Beim maschinellen Lernen ist die Merkmalsauswahl ein wichtiger Schritt, der uns dabei helfen kann, irrelevante oder redundante Merkmale zu eliminieren und dadurch die Generalisierungsfähigkeit und Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern. Durch schrittweise Iterationen trainiert der RFE-Algorithmus das Modell und eliminiert die unwichtigsten Merkmale. Anschließend trainiert er das Modell erneut, bis eine bestimmte Anzahl von Merkmalen oder eine bestimmte Leistungsmetrik erreicht ist. Diese automatisierte Methode zur Merkmalsauswahl kann nicht nur die Leistung des Modells verbessern, sondern auch den Verbrauch von Trainingszeit und Rechenressourcen reduzieren. Alles in allem ist RFE ein leistungsstarkes Tool, das uns bei der Funktionsauswahl helfen kann. RFE ist eine iterative Methode zum Trainieren von Modellen.

KI-Technologie zum Dokumentenvergleich KI-Technologie zum Dokumentenvergleich Jan 22, 2024 pm 09:24 PM

Der Vorteil des Dokumentenvergleichs durch KI liegt in der Fähigkeit, Änderungen und Unterschiede zwischen Dokumenten automatisch zu erkennen und schnell zu vergleichen, was Zeit und Arbeit spart und das Risiko menschlicher Fehler verringert. Darüber hinaus kann KI große Mengen an Textdaten verarbeiten, die Verarbeitungseffizienz und -genauigkeit verbessern und verschiedene Versionen von Dokumenten vergleichen, um Benutzern dabei zu helfen, schnell die neueste Version und geänderte Inhalte zu finden. Der KI-Dokumentenvergleich umfasst normalerweise zwei Hauptschritte: Textvorverarbeitung und Textvergleich. Zunächst muss der Text vorverarbeitet werden, um ihn in eine computerverarbeitbare Form umzuwandeln. Anschließend werden die Unterschiede zwischen den Texten durch Vergleich ihrer Ähnlichkeit ermittelt. Im Folgenden wird der Vergleich zweier Textdateien als Beispiel verwendet, um diesen Vorgang im Detail vorzustellen. Textvorverarbeitung Zuerst müssen wir den Text vorverarbeiten. Dazu gehören Punkte

Beispielcode für die Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen Beispielcode für die Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen Jan 22, 2024 pm 01:30 PM

Die auf Faltungs-Neuronalen Netzen basierende Bildstilübertragung ist eine Technologie, die den Inhalt und den Stil eines Bildes kombiniert, um ein neues Bild zu erzeugen. Es nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, um Bilder in Stilmerkmalsvektoren umzuwandeln. In diesem Artikel wird diese Technologie unter den folgenden drei Aspekten erörtert: 1. Technische Prinzipien Die Implementierung der Bildstilübertragung basierend auf Faltungs-Neuronalen Netzen basiert auf zwei Schlüsselkonzepten: Inhaltsdarstellung und Stildarstellung. Inhaltsdarstellung bezieht sich auf die abstrakte Darstellung von Objekten und Objekten in einem Bild, während sich Stildarstellung auf die abstrakte Darstellung von Texturen und Farben in einem Bild bezieht. In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk erzeugen wir ein neues Bild, indem wir Inhaltsdarstellung und Stildarstellung kombinieren, um den Inhalt des Originalbildes beizubehalten und den Stil des neuen Bildes zu erhalten. Um dies zu erreichen, können wir eine Methode namens verwenden

Ein Leitfaden zur Anwendung von Boltzmann-Maschinen bei der Merkmalsextraktion Ein Leitfaden zur Anwendung von Boltzmann-Maschinen bei der Merkmalsextraktion Jan 22, 2024 pm 10:06 PM

Die Boltzmann-Maschine (BM) ist ein wahrscheinlichkeitsbasiertes neuronales Netzwerk, das aus mehreren Neuronen mit zufälligen Verbindungsbeziehungen zwischen den Neuronen besteht. Die Hauptaufgabe von BM besteht darin, Merkmale durch Erlernen der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Daten zu extrahieren. In diesem Artikel wird die Anwendung von BM zur Merkmalsextraktion vorgestellt und einige praktische Anwendungsbeispiele bereitgestellt. 1. Die Grundstruktur von BM BM besteht aus sichtbaren Schichten und verborgenen Schichten. Die sichtbare Schicht empfängt Rohdaten und die verborgene Schicht erhält durch Lernen einen Merkmalsausdruck auf hoher Ebene. In BM hat jedes Neuron zwei Zustände, 0 und 1. Der Lernprozess von BM kann in eine Trainingsphase und eine Testphase unterteilt werden. In der Trainingsphase lernt BM die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten, um in der Testphase neue Datenproben zu generieren.

Wie beeinflussen Merkmale die Wahl des Modelltyps? Wie beeinflussen Merkmale die Wahl des Modelltyps? Jan 24, 2024 am 11:03 AM

Funktionen spielen beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle. Beim Erstellen eines Modells müssen wir die zu trainierenden Funktionen sorgfältig auswählen. Die Auswahl der Funktionen wirkt sich direkt auf die Leistung und den Typ des Modells aus. In diesem Artikel wird untersucht, wie sich Features auf den Modelltyp auswirken. 1. Anzahl der Features Die Anzahl der Features ist einer der wichtigen Faktoren, die den Modelltyp beeinflussen. Wenn die Anzahl der Merkmale gering ist, werden normalerweise herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume usw. verwendet. Diese Algorithmen eignen sich für die Verarbeitung einer kleinen Anzahl von Merkmalen und die Berechnungsgeschwindigkeit ist relativ hoch. Wenn jedoch die Anzahl der Merkmale sehr groß wird, nimmt die Leistung dieser Algorithmen normalerweise ab, da sie Schwierigkeiten bei der Verarbeitung hochdimensionaler Daten haben. Daher müssen wir in diesem Fall fortschrittlichere Algorithmen wie Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze usw. verwenden. Diese Algorithmen sind in der Lage, hochdimensionale Daten zu verarbeiten

Datenanmerkung von Gesichtsmerkmalspunkten Datenanmerkung von Gesichtsmerkmalspunkten Jan 23, 2024 pm 12:42 PM

Der Einsatz von KI zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen kann die Effizienz und Genauigkeit der manuellen Annotation erheblich verbessern. Darüber hinaus kann diese Technologie auch auf Bereiche wie Gesichtserkennung, Posenschätzung und Gesichtsausdruckserkennung angewendet werden. Die Genauigkeit und Leistung von Algorithmen zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen wird jedoch von vielen Faktoren beeinflusst. Daher ist es notwendig, geeignete Algorithmen und Modelle entsprechend spezifischer Szenarien und Anforderungen auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. 1. Gesichtsmerkmalspunkte Gesichtsmerkmalspunkte sind Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht und werden in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Haltungsschätzung und Gesichtsausdruckserkennung verwendet. Bei der Datenannotation ist die Annotation von Gesichtsmerkmalspunkten eine häufige Aufgabe, die dem Algorithmus dabei helfen soll, Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht genau zu identifizieren. In praktischen Anwendungen sind Gesichtsmerkmalspunkte wichtige Informationen, z. B. Augenbrauen, Augen, Nase, Mund und andere Teile. Einschließlich der folgenden Merkmalspunkte: Augenbrauen

See all articles