近期一些朋友询问我关于如何做特征工程的问题,有没有什么适合初学者的有效操作。
特征工程的问题往往需要具体问题具体分析,当然也有一些暴力的策略,可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升,而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果,剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧,此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方。
最近刚好看到一篇文章汇总了非常多的聚合函数,就摘录在下方,供许多初入竞赛的朋友参考。
聚合特征汇总
pandas自带的聚合函数
其它重要聚合函数
其它重要聚合函数&分类分别如下。
/p>
pre>
/pre>
参考文献:
https://www.kaggle.com/code/lucasmorin/amex-feature-engineering-2-aggreg-functions
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/bian-cheng-ri-ji/46760.html