pythonFearturetools三个基本概念

python中Fearturetools三个基本概念

常规特征工程学方法通过人工构造特征，是一个繁琐、费时且易出错的过程。自动化特征工程是一个通过诸如Fearturetools之类的工具，从一组相关数据表中自动产生有用特征的过程。与手工生成的特征相比，该方法效率更高，重复性更高，并能更快的建立模型。

一、Featuretools是什么?

Featuretools是一个用于执行自动化特征工程的开源库。

二、Featuretools基本的三个概念

1、FeaturePrimitives(特征基元)：

生成特征的常用方法，分为聚合、转换的方式。

特征加工方法

importfeaturetoolsasft

ft.list_primitives()

2、Entity(实体)

可以被看作类似PandasDataFrame,多个实体的集合称为Entityset。

实体间可以根据关联键添加关联关系Relationship。

3、dfs(深度特征合成)

是从多个数据集创建新特征的过程，可以通过设置搜索的深度(max_depth)来控制所特征生成的复杂性。

以上就是python中Fearturetools三个基本概念，希望能对大家有所帮助。更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。

声明：本站部分稿件版权来源于网络，如有侵犯版权，请及时联系我们。