transform 特征工程
时间: 2023-11-16 11:01:05 浏览: 20
特征工程是指在机器学习模型训练之前,对原始数据进行预处理和特征提取的过程。transform是特征工程中的一个步骤,它可以通过一些数学变换或者模型选择等方式对原始数据进行转换,以提取更有用的特征。在这里,引用中的代码使用了SelectFromModel方法,通过随机森林分类器对特征进行选择,选出重要性大于阈值的特征,从而得到新的特征矩阵X_embedded。而引用中的代码则是通过pandas库对原始数据进行读取和处理,提取出手写数字的特征。总的来说,transform特征工程的目的是为了提高模型的准确性和泛化能力。
相关问题
transform 特征构造
对于transform特征构造,根据引用所述,transform-iterable是一个导出类的模块,它可以构建可迭代对象并提供地图方法。transform特征构造的具体方法和步骤在引用中没有提到。相应地,引用提到了在使用GBDT进行特征构造和使用聚类进行特征构造的方法。因此,关于transform特征构造的详细信息需要查阅其他来源来获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造](https://blog.csdn.net/jliang3/article/details/102798841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transform-iterable:可迭代的构造函数,它为可迭代的对象提供一些转换](https://download.csdn.net/download/weixin_42116681/18823797)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
sklearn特征工程
特征工程是指从原始数据中提取特征并将其转换为适合机器学习模型的格式。它是机器学习流程中一个极其关键的环节,因为正确的特征可以减轻构建模型的难度,从而使机器学习流程输出更高质量的结果。在sklearn中,有多种方法可以进行特征工程。
一种常见的方法是使用StandardScaler类实现列标准化。这个类可以将每个特征的值转换为均值为0,方差为1的标准正态分布。例如,可以使用以下代码对特征进行标准化:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train = np.array([[ 1., -1., 2.],[ 2., 0., 0.],[ 0., 1., -1.]])
std = StandardScaler()
X_train_std = std.fit_transform(X_train)
```
另一种方法是使用基于树的方法(如决策树、随机森林)或扩展的线性模型来处理非线性关系。这些方法对于非线性关系的建模效果较好,并且不需要太多的调试。例如,可以使用以下代码对波士顿房屋价格数据集进行特征处理:
```python
from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
boston = load_boston()
X = boston["data"]
Y = boston["target"]
names = boston["feature_names"]
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=20, max_depth=4)
scores = []
for i in range(X.shape[1]):
score = cross_val_score(rf, X[:, i:i+1], Y, scoring="r2", cv=ShuffleSplit(len(X), 3, .3))
scores.append((round(np.mean(score), 3), names[i]))
print(sorted(scores, reverse=True))
```
除了以上方法,还有其他一些特征处理的技术,如特征选择、特征降维等。特征工程的目的是提取有用的特征,减少无用的特征,并为机器学习模型提供更好的输入。通过合适的特征工程,可以提高模型的性能和准确性。