featuretools能衍生出哪种特征

featuretools可以衍生出各种类型的特征，包括以下几类：

1. 聚合特征：featuretools可以通过聚合数据表中的多个实体之间的关系，计算出多种聚合统计特征，如平均值、最大值、最小值、求和等。例如，在一个包含订单和产品信息的数据集中，可以通过聚合计算每个用户的订单数量、总金额、平均金额等特征。

2. 时间序列特征：featuretools可以从时间序列数据中提取各种有关时间的特征，例如，对于每个时间戳，可以计算过去一段时间内的滑动平均值、滑动标准差等特征。这些特征可以帮助分析数据中的趋势、周期性等时间相关的模式。

3. 文本特征：featuretools可以对文本数据进行特征衍生，例如，可以从文本中提取关键词、计算词频、构建词袋模型等。这些特征可以用于文本分类、情感分析等任务。

4. 图特征：featuretools可以处理包含图结构的数据，从图中提取各种节点和边的特征。例如，在社交网络数据中，可以计算每个用户的节点度数、介数中心性等特征，用于社交网络分析。

5. 深度特征：featuretools可以通过结合机器学习模型提取深度特征。例如，可以使用预训练的神经网络模型来提取图像特征，用于图片分类或物体检测等任务。

总之，featuretools是一个强大的特征工程工具，可以自动化地从复杂的数据中衍生出各种类型的特征，为后续的机器学习任务提供有用的输入。

相关问题

双变量及多变量特征衍生策略

特征衍生是指通过对原始特征进行组合、变换、交互等操作，生成新的特征。对于双变量特征衍生，一种常见的策略是通过将两个特征进行加减乘除等操作，生成新的特征。例如，可以将身高和体重两个特征进行相除，生成身体质量指数（BMI）作为新特征。

对于多变量特征衍生，可以考虑使用聚类、降维、多项式特征等方法。聚类可以将具有相似特征的样本进行分组，生成新的类别特征。降维可以将原始的高维特征空间映射到低维空间，减少特征的维度。多项式特征可以通过对原始特征进行多项式扩展，生成新的高次特征。

此外，还可以考虑使用时间序列相关的特征衍生策略，例如滞后特征（lag feature）、移动平均特征（moving average feature）等。滞后特征可以利用历史数据生成当前时刻的特征，移动平均特征可以计算一定时间窗口内的平均值作为新特征。

需要根据具体的问题和数据情况选择合适的特征衍生策略，并结合特征选择和模型训练等步骤进行特征工程的处理。

特征衍生应该在特征筛选前还是后

特征衍生通常应该在特征筛选之前。因为特征衍生可以增加原始特征的数量，从而为模型提供更多的信息和更多的学习能力。在特征筛选之前进行特征衍生，可以帮助模型更好地理解数据，提高预测准确度。而如果在特征筛选之后再进行特征衍生，那么可能会导致一些有用的特征被丢弃，从而影响模型的性能。因此，一般建议在进行特征筛选之前进行特征衍生。