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用于有效特征工程的 5 个有用的 Python 脚本
特征工程不一定很复杂。这 5 个 Python 脚本可帮助您创建有意义的特征，从而提高模型性能。
来源:KDnuggets简介
作为一名机器学习从业者，您知道特征工程是一项艰苦的手动工作。您需要在特征之间创建交互项，正确编码分类变量，从日期中提取时间模式，生成聚合并转换分布。对于每个潜在的功能，您可以测试它是否可以提高模型性能，迭代变体，并跟踪您所尝试的内容。
随着数据集的增长，这变得更具挑战性。对于数十个特征，您将需要系统的方法来生成候选特征、评估它们的有用性并选择最佳特征。如果没有自动化，您可能会错过可以显着提高模型性能的有价值的功能组合。
本文介绍了五个专门设计用于自动执行最有影响力的特征工程任务的 Python 脚本。这些脚本可帮助您系统地生成高质量的特征，客观地评估它们，并构建优化的特征集以最大限度地提高模型性能。
您可以在 GitHub 上找到代码。
1. 编码分类特征
痛点
分类变量在现实世界的数据中无处不在。您需要对这些类别进行编码，选择正确的编码方法很重要：
正确实现这些编码，处理测试数据中看不见的类别，并保持训练、验证和测试拆分之间的一致性需要仔细且容易出错的代码。
脚本的作用
脚本根据特征特征自动选择并应用适当的编码策略：基数、目标相关性和数据类型。
工作原理
该脚本分析每个分类特征以确定其基数以及与目标变量的关系。