特征工程自动化(FeatureTools实战)
目录
- 特征工程自动化(FeatureTools实战)
- 1. 引言
- 2. 项目背景与意义
- 2.1 特征工程的重要性
- 2.2 自动化特征工程的优势
- 2.3 工业级数据处理需求
- 3. 数据集生成与介绍
- 3.1 数据集构成
- 3.2 数据生成方法
- 4. 自动化特征工程理论基础
- 4.1 特征工程的基本概念
- 4.2 FeatureTools库简介
- 4.3 关键公式与指标
- 5. FeatureTools实战与GPU加速应用
- 5.1 FeatureTools基本使用方法
- 5.2 GPU加速在特征工程中的应用
- 5.3 自动化特征工程的优势
- 6. PyQt GUI设计与实现
- 7. 系统整体架构
- 8. 数学公式与关键指标
- 9. 完整代码实现
- 10. 代码自查与BUG排查
- 11. 总结与展望
- 12. 结语
特征工程自动化(FeatureTools实战)
1. 引言
在机器学习与数据挖掘领域,特征工程被认为是影响模型性能的关键步骤。一个高质量的特征可以大大提升模型的预测能力,而传统的手动特征工程往往费时费力,且容易受到人为主观因素的干扰。随着大数据时代的到来,自动化特征工程逐渐成为数据科学领域的重要研究方向。通过利用自动化工具,我们可以在海量数据中自动构造、筛选和组合特征,从而大幅降低开发成本,提高模型效果。FeatureTools 作为自动化特征工程领域的领先库,能够基于原始数据自动构造多层次、多维度的特征,为下游建模提供丰富的输入变量。
本项目以特征工程自动化为主题,结合医疗、金融等多个领域常见数据集,通过模拟生成大规模数据,利用 FeatureTools 自动构建特征,并利用GPU加速部分数值计算。为了提高系统的易用性与用户体验,我们还采用了 PyQt 构建桌面 GUI,将数据加载、特征构造、模型训练与结果展示进行集成,实现交互式分析。整个项目代码总行数超过350行,所有代码均经过严格自查和异常捕获,确保系统在工业级大规模数据环境下稳定运行。
在本文中,我们将详细介绍特征工程自动化的理论与实践,包括数据集生成与介绍、特征构造的基本原理、FeatureT
相关文章:
特征工程自动化(FeatureTools实战)
目录 特征工程自动化(FeatureTools实战)1. 引言2. 项目背景与意义2.1 特征工程的重要性2.2 自动化特征工程的优势2.3 工业级数据处理需求3. 数据集生成与介绍3.1 数据集构成3.2 数据生成方法4. 自动化特征工程理论基础4.1 特征工程的基本概念4.2 FeatureTools库简介4.3 关键公…...
Linux:xxx is not in the sudoers file. This incident will be reported.
报错 xxx is not in the sudoers file. This incident will be reported.解决方式 切换到root用户下操作 # 1、修改/etc/sudoers文件为可修改,默认是只读的 ls -lh /etc/sudoers -r--r----- 1 root root 4.3K Dec 1 01:45 /etc/sudoerschmod uw /etc/sudoersls…...
fastapi+playwright爬取google搜索1-3页的关键词返回json
1,playwright无头 2,代理池随机获取代理ip 3,随机浏览行为,随机页面滚动 4,启用stealth模式 5,随机延时搜索 from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import JSONResponse import asyncio from concurrent.futures import ThreadPool…...
论文阅读笔记:Denoising Diffusion Probabilistic Models (3)
论文阅读笔记:Denoising Diffusion Probabilistic Models (1) 论文阅读笔记:Denoising Diffusion Probabilistic Models (2) 论文阅读笔记:Denoising Diffusion Probabilistic Models (3) 4、损失函数逐项分析 可以看出 L L L总共分为了3项…...
FlauBERT:面向法语的无监督语言模型预训练
摘要 语言模型已成为在许多不同自然语言处理(NLP)任务中取得最先进成果的关键步骤。利用当今可用的大量未标注文本,它们提供了一种有效的方式来预训练连续词表示,这些表示可以在下游任务中进行微调,并在句子级别上进行…...
JavaScript严格模式
文章主要介绍JavaScript严格模式,包括启用原因、方式以及需避开的常见陷阱,助力开发者写出更健壮代码。 1. 启用原因:将普通JavaScript中的“静默错误”变为抛出错误,有助于编写健壮代码;修复阻碍JavaScript引擎优化的…...
文件上传的小点总结(1)
2.文件类型绕过 问题插入:BP无法拦截本地流量 ①插件限制 不代理的地址列表通常写有localhost和127.0.0.1,把本地的全都删掉,然后应用保存。 ②浏览器限制 Firefox浏览器设置:检查浏览器代理配置和proxy listeners都没问题后&…...
2024年数维杯数学建模B题生物质和煤共热解问题的研究解题全过程论文及程序
2024年数维杯数学建模 B题 生物质和煤共热解问题的研究 原题再现: 随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的追求,生物质和煤共热解作为一种潜在的能源转化技术备受关注。生物质是指可再生能源,源自植物和动物的有机物质,而煤…...
@maptalks/gl-layers中的VectorTileLayer的Symbol样式文档
maptalks/gl-layers中的VectorTileLayer的Symbol样式文档 矢量的Symbol样式分为以下几个大类: marker样式属性,定义了图标相关样式属性 text样式属性,定义了文字相关样式属性 line样式属性,定义了线相关的样式属性 polygon样式属…...
OpenCV旋转估计(3)帮助构建一个最大生成树(Maximum Spanning Tree)函数findMaxSpanningTree()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 cv::detail::findMaxSpanningTree 是 OpenCV 中用于图像拼接工作流的一个函数,它帮助构建一个最大生成树(Maximum Spanni…...
OpenCV HighGUI 模块使用指南(Python 版)
用户让我编写一个 HighGUI 模块的使用指南,包括函数的使用和应用场景的实现。首先,我需要回顾 HighGUI 模块的主要功能:图像显示、视频捕获、鼠标和键盘事件。然后,按照用户提供的结构,整理每个部分的函数详解、代码示…...
SPI 机制与 Spring Boot AutoConfiguration 对比解析
一、架构效率革命性提升 1.1 类加载效率跃升 Spring Boot 2.7引入的AutoConfiguration.imports采用清单式配置加载,对比传统SPI机制: 传统SPI扫描路径:META-INF/services/** Spring Boot新方案:META-INF/spring/org.springfram…...
算法基础篇(1)(蓝桥杯常考点)
算法基础篇 前言 算法内容还有搜索,数据结构(进阶),动态规划和图论 数学那个的话大家也知道比较难,放在最后讲 这期包含的内容可以看目录 模拟那个算法的话就是题说什么写什么,就不再分入目录中了 注意事…...
【蓝桥杯速成】| 10.回溯切割
前面两篇内容我们都是在做有关回溯问题的组合应用 今天的题目主题是:回溯法在切割问题的应用 题目一:分割回文串 问题描述 131. 分割回文串 - 力扣(LeetCode) 给你一个字符串 s,请你将 s 分割成一些 子串ÿ…...
【Spring】深入理解 Spring 事务管理
文章目录 一、事务的基本概念原子性(Atomicity)一致性(Consistency)隔离性(Isolation)持久性(Durability) 二、Spring 事务管理的优势简化事务管理代码提供多种事务管理方式整合…...
java学习笔记6
按住shift键,选择开始的一位和最后结束的一位来全选 面向对象特征之二:继承性(inheritance) 面向对象特征之二:继承性1.继承性的理解 > 生活上:财产的继承、颜值的继承 > 代码层面:> 自上而下:定义了一个类A,在定义另一个类B时&…...
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种模拟人类智能思维和行为的技术,已经在现代科技中得到广泛应用。以下是人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势: 应用: 机器学习:机器学习是人工…...
第二十一章:模板与继承_《C++ Templates》notes
模板与继承 重点和难点编译与测试说明第一部分:多选题 (10题)第二部分:设计题 (5题)答案与详解多选题答案:设计题参考答案 测试说明 重点和难点 21.1 空基类优化(EBCO) 知识点 空基类优化(Empty Base Cla…...
STC89C52单片机学习——第35节: [16-1] AD/DA
写这个文章是用来学习的,记录一下我的学习过程。希望我能一直坚持下去,我只是一个小白,只是想好好学习,我知道这会很难,但我还是想去做! 本文写于:2025.03.23 51单片机学习——第35节: [16-1] AD/DA 前言开发板说明引用解答和科普一、AD问题…...
算法-最大公约数
1、约数: 1.1 试除法求约数 原理:只需要遍历最小的约数即可,较大的那个可以直接算出来。 import java.util.*; public class Main {static Scanner sc new Scanner(System.in);public static void main(String[] args) {int t sc.nextIn…...
在 SaaS 应用上构建 BI 能力的实战之路
SaaS 产品在持续运营过程中积累了大量数据,这些数据不仅是数字的记录,更是洞察市场趋势、优化产品功能、提升用户体验的宝贵资源。 因此,大部分的 SaaS 产品在发展到一定阶段后,都会开始构建自己的报表模块或分析模块,…...
代码随想录刷题day51|(二叉树篇)654.最大二叉树
一、二叉树基础知识 详见:代码随想录刷题day34|(二叉树篇)二叉树的递归遍历-CSDN博客 二、递归思路 递归三部曲 构造树一般采用前序遍历,因为先构造中间节点,然后递归构造左子树和右子树; 1.递归函数参数…...
深入理解 C++11 智能指针:独占、共享与弱引用的完美管理
文章目录 std::unique_ptr(独占式智能指针)std::shared_ptr(共享式智能指针)std::weak_ptr(弱引用智能指针)示例展示:智能指针的原理内存泄漏**什么是内存泄漏,内存泄漏的危害****如…...
1.2 编译器结构
编译器具有模块化的高层结构。还可以将模块化进一步细化。编译器可以看成多个阶段构成的流水线结构。 一种没有优化的编译器结构 更复杂的编译器结构...
文件操作助手
文件操作助手 在我们实现一个大型项目时,往往会有一个公共模块,这个公共模块是公用的,里面可能会包含文件操作助手、字符串操作助手、时间戳操作助手… 而我们今天就来实现一个文件操作助手,里面包含的功能有: 判断…...
线段树与扫描线 —— 详解算法思想及其C++实现
目录 一、线段树(Segment Tree) 基本概念 结构 操作 示例代码 二、扫描线(Sweep Line) 基本概念 应用场景 示例代码(矩形面积并集) 三、总结 一、线段树(Segment Tree) 基本…...
Leetcode 刷题笔记1 图论part04
leetcode 110 字符串接龙 def judge(s1, s2):count 0for i in range(len(s1)):if s1[i] ! s2[i]:count 1return count 1if __name__ __main__:n int(input())begin_str, end_str map(str, input().split())if begin_str end_str:print(0)exit()strlist []for _ in ran…...
快速入手:Nacos融合SpringCloud成为注册配置中心
快速入手:Nacos融合SpringCloud成为注册配置中心 前言安装Nacos项目搭建添加配置启动类添加注解运行项目服务调用RestTemplate 模式FeignClient 模式 前言 Spring Cloud是一系列框架的集合,提供了微服务架构下的各种解决方案,如服务治理、配…...
others-rustdesk远程
title: others-rustdesk远程 categories: Others tags: [others, 远程] date: 2025-03-19 10:19:34 comments: false mathjax: true toc: true others-rustdesk远程, 替代 todesk 的解决方案 前篇 官方 服务器 - https://rustdesk.com/docs/zh-cn/self-host/rustdesk-server-o…...
go:前后端分离
1.前端代码 新建一个前端文件夹,在该文件夹下新建一个.html文件,写入自己的html代码。 前端搞定。 2.后端代码 其核心是挂载路由接受前端传来的数据核心代码如下: func main() { // 服务运行提示 fmt.Println("go web server is runn…...
lodash 学习笔记/使用心得
lodash 学习笔记/使用心得 简单记一下 lodash 的一点学习笔记使用心得,最近也是打算清理一下所有的 dead code,然后发现我们用了好多的 lodash 方法。对比了之前的写法,重新看了一下官方文档,再自己重新动手写了点 util 之后发现…...
网络爬虫【爬虫库request】
我叫不三不四,很高兴见到大家,欢迎一起学习交流和进步 今天来讲一讲爬虫 Requests是Python的一个很实用的HTTP客户端库,完全满足如今网络爬虫的需求。与Urllib对比,Requests不仅具备Urllib的全部功能;在开发使用上&…...
AI日报 - 2025年3月24日
🌟 今日概览(60秒速览) ▎🤖 AGI突破 | Lyra生物序列建模架构效率惊人 在100生物任务中达最优,推理速度提升高达12万倍 ▎💼 商业动向 | OpenAI用户破4亿,Meta与Reliance探讨AI合作 生态扩展与全…...
Android平台毫秒级低延迟HTTP-FLV直播播放器技术探究与实现
一、前言 在移动互联网蓬勃发展的今天,视频播放功能已成为众多Android应用的核心特性之一。面对多样化的视频格式和传输协议,开发一款高效、稳定的视频播放器是许多开发者追求的目标。FLV(Flash Video)格式,尽管随着H…...
动态规划——混合背包问题
动态规划——混合背包问题 混合背包问题01背包与完全背包的混合:完全背包与多重背包的混合:三种背包混合混合背包OJ汇总 混合背包问题 将01背包、完全背包、多重背包混合起来的背包问题。也就是说,有的物品只可以取一次(01背包&a…...
数据库操作练习
一.向heros表中新增一列信息,添加一些约束,并尝试查询一些信息 //向表中添加一列age信息 alter table heros add column age int;//id列添加主键约束,设置自增 alter table heros modify column id int auto_increment primary key;//name列…...
3.milvus索引-HNSW
索引作用 加速大型数据集上的查询。 向量字段,仅只能创建一个索引。 milvus支持的向量索引类型大部分使用 近似最近邻搜索算法。ANNS该算法的核心不局限于返回最准确的结果,而是仅搜索目标的邻居。ANNS通过在可接受的范围内牺牲准确性提高检索效率。 …...
算法基础——栈
一、栈的概念 栈是⼀种只允许在⼀端进⾏数据插⼊和删除操作的线性表。 进⾏数据插⼊或删除的⼀端称为栈顶,另⼀端称为栈底。不含元素的栈称为空栈。进栈就是往栈中放⼊元素,出栈就是将元素弹出栈顶。 二、栈的模拟实现 1. 创建 本质还是线性表&#…...
开发语言漫谈-groovy
groovy是一门脚本语言,在前期的脚本语言中简单介绍了下。现在再深入介绍下,因为它是本平台上选用的脚本语言。所谓脚本语言就是不用编译,直接执行。这种特色非常适合做嵌入编程,即编即用。我们知道平台后台的业务开发语言是Java&a…...
ArkUI-List组件
列表是一个复杂的容器,当列表项达到一定数量,使得列表内容超出其范围的时候,就会自动变为可以滚动。列表适合用来展现同类数据类型。 List组件支持使用,条件渲染,循环渲染,懒加载等渲染控制方式生成子组件…...
数据仓库的 DWD 分层架构:构建高效数据平台的基石
在数据驱动的时代,数据仓库(Data Warehouse)作为企业数据分析的核心基础设施,扮演着至关重要的角色。而数据仓库的分层设计,则是确保数据高效流转、提升数据质量、支持复杂分析的关键。本文将深入探讨数据仓库的 DWD 分…...
山东大学数据结构课程设计
题目:全国交通咨询模拟系统 问题描述 处于不同目的的旅客对交通工具有不同的要求。例如,因公出差的旅客希望在旅途中的时间尽可能地短,出门旅游的旅客则期望旅费尽可能省,而老年旅客则要求中转次数最少。编织一个全国城市间的交…...
动态规划-01背包
兜兜转转了半天,发现还是Carl写的好。 看过动态规划-基础的读者,大概都清楚。 动态规划是将大问题,分解成子问题。并将子问题的解储存下来,避免重复计算。 而背包问题,就是动态规划延申出来的一个大类。 而01背包&…...
【2025】基于node.js的中医药科普平台的设计与实现(源码、万字文档、图文修改、调试答疑)
项目完整功能以演示视频为准 基于Node.js的中医药科普平台的设计与实现功能结构图如下 课题背景 随着人们健康意识的提高,中医药作为传统医学的重要组成部分,越来越受到关注。然而,中医药知识专业性强,普通大众获取准确、全面的中…...
基于Flux模型的多模态可控图像生成工作流实践
一、技术框架与模型选型 当前图像生成领域对多模态控制与一致性保持的需求日益增强,本文将基于Black Forest Labs推出的Flux.1模型,结合ControlNet的循环一致性优化技术,构建一套融合Canny边缘检测与深度图(Depth)控制…...
缓存过期时间之逻辑过期
1. 物理不过期(Physical Non-Expiration) 定义:在Redis中不设置EXPIRE时间,缓存键永久存在(除非主动删除或内存淘汰)。目的:彻底规避因缓存自动过期导致的击穿(单热点失效ÿ…...
JVM类加载过程详解
文章目录 前言1.加载2.链接验证文件格式验证元数据验证字节码验证符号引用验证 准备解析 3.初始化4.类卸载 前言 类从被加载到虚拟机内存中开始到卸载出内存为止,它的整个生命周期可以简单概括为 7 个阶段:加载(Loading)、验证&a…...
第三十二篇 深入解析Kimball维度建模:构建企业级数据仓库的完整框架
目录 一、维度建模设计原则深度剖析1.1 业务过程驱动设计1.2 星型模式VS雪花模式 二、维度建模五步法实战(附完整案例)2.1 业务需求映射2.2 模型详细设计2.3 缓慢变化维处理 三、高级建模技术解析3.1 渐变维度桥接表3.2 快照事实表设计 四、性能优化体系…...
WPF 布局中的共性尺寸组(Shared Size Group)
1. 什么是共性尺寸组? 在 WPF 的 Grid 布局中,SharedSizeGroup 允许多个 Grid 共享同一列或行的尺寸,即使它们属于不同的 Grid 也能保持大小一致。这样可以保证界面元素的对齐性,提高布局的一致性。 SharedSizeGroup 主要用于需…...
19 数码管的动态显示
1、八段数码管 八段数码管 是一个 “ 8 ” 字型数码管,分为八段,a b c d e f g dp,其中dp为小数点。每一段为一个发光二极管,这样的 8 段称为 段选信号 。 2、实验 1、实验目标:让六位数码管 从 0 开始记数࿰…...