【天池智慧海洋建设】Topline源码——特征工程学习

【天池智慧海洋建设】Topline源码——特征工程学习
前言
- 学习来源
- 部分解释
- 学习目标
- 内容介绍
I 特征工程概述
I 数据部分
II 特征工程总结
- 2.1 赛题特征工程
- 2.2 分箱特征
- 2.3 DataFrame特征
- - 分组统计方法
- Embedding特征
III 总结与思考

DataWhale智慧海洋学习完整链接地址：
https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/blob/master/wisdomOcean

前言

topline代码开源学习，仅关注特征工程部分，具体为输入，输出，作用、原理及部分个人理解。

此部分为智慧海洋建设竞赛的特征工程模块，通过特征工程，可以最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通俗而言，就是通过X，创造新的X’以获得更好的训练、预测效果。

“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”——机器学习界；

类似的，吴恩达曾说过：“特征工程不仅操作困难、耗时，而且需要专业领域知识。应用机器学习基本上就是特征工程。”

赛题：智慧海洋建设

特征工程的目的:

特征工程是一个包含内容很多的主题，也被认为是成功应用机器学习的一个很重要的环节。如何充分利用数据进行预测建模就是特征工程要解决的问题！ “实际上，所有机器学习算法的成功取决于如何呈现数据。” “特征工程是一个看起来不值得在任何论文或者书籍中被探讨的一个主题。但是他却对机器学习的成功与否起着至关重要的作用。机器学习算法很多都是由于建立一个学习器能够理解的工程化特征而获得成功的。”——ScottLocklin，in “Neglected machine learning ideas”
数据中的特征对预测的模型和获得的结果有着直接的影响。可以这样认为，特征选择和准备越好，获得的结果也就越好。这是正确的，但也存在误导。预测的结果其实取决于许多相关的属性：比如说能获得的数据、准备好的特征以及模型的选择。
上分！

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