python中Fearturetools三個基本概念
常規(guī)特征工程學(xué)方法通過人工構(gòu)造特征，是一個繁瑣、費時且易出錯的過程。自動化特征工程是一個通過諸如Fearturetools之類的工具，從一組相關(guān)數(shù)據(jù)表中自動產(chǎn)生有用特征的過程。與手工生成的特征相比，該方法效率更高，重復(fù)性更高，并能更快的建立模型。
一、Featuretools是什么?
Featuretools是一個用于執(zhí)行自動化特征工程的開源庫。
二、Featuretools基本的三個概念
1、FeaturePrimitives(特征基元)：
生成特征的常用方法，分為聚合、轉(zhuǎn)換的方式。
特征加工方法
importfeaturetoolsasft
ft.list_primitives()
2、Entity(實體)
可以被看作類似PandasDataFrame,多個實體的集合稱為Entityset。
實體間可以根據(jù)關(guān)聯(lián)鍵添加關(guān)聯(lián)關(guān)系Relationship。
3、dfs(深度特征合成)
是從多個數(shù)據(jù)集創(chuàng)建新特征的過程，可以通過設(shè)置搜索的深度(max_depth)來控制所特征生成的復(fù)雜性。
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