Matlab 中 SMOTE 代码 | 高级特征工程技术

高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。 文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。 矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。 整体阅读感受还不错，语言不绕，

随着信息技术的快速发展，大数据工程技术人员在各行各业中扮演着越来越重要的角色。他们通过数据分析和技术创新，为企业提供关键性的支持和解决方案。大数据工程技术人员不仅仅是数据的处理者，更是信息时代的战略参与者，推动着企业的发展和创新。

在这个实验中，您将使用提供在files_for_lab文件夹中的CSV文件。任务要求应用随机森林算法，但限制条件是必须使用SMOTE进行数据增强。请注意，由于SMOTE仅适用于数值数据，因此我们将首先对分类变量进行编码。

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Awesome Engineering Blogs公司介绍了Matlab编程在工程领域的广泛应用。AdRoll、Airbnb、Allegro.tech等公司都在使用Matlab进行工程创新。AWS、Atlassian和Autodesk等公司也在他们的工程实践中采用了Matlab技术。

关于MATLAB数据图像处理中的区域特征提取，包括面积、质心等内容。