特征工程与建模
当前话题为您枚举了最新的 特征工程与建模。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
特征工程实战指南
掌握特征工程的基础知识与应用技巧,提升机器学习模型性能。
数据挖掘
4
2024-05-16
化繁为简:特征工程轻松上手
化繁为简:特征工程轻松上手
无需复杂操作,简单几步,轻松处理数据,实现高效特征工程。
算法与数据结构
6
2024-05-19
特征工程的精华汇编
这本书籍非常适合初学者,涵盖了特征预处理的重要内容。
算法与数据结构
3
2024-07-15
基于特征工程的锂离子电池健康指标提取与选择
本项目探索有效的功能选择方法,以提高锂离子电池健康状况评估的准确性。为此,项目采用相关系数分析、主成分分析和数据整理等方法构建新的特征指标,并利用这些指标预测电池容量衰减趋势。
方法
项目主要采用 C# 和 MATLAB 语言进行数据提取和自动化处理。特征工程主要采用以下算法和方法:
皮尔逊相关系数
主成分分析
数据整理
构建的预测模型采用以下算法:
支持向量回归
决策树
随机森林
K 最近邻
极限学习机
注意事项
在进行主成分分析之前,务必对数据进行标准化处理。
根据容量标签列对数据进行降序排序至关重要,以确保模型能够预测电池容量的平滑衰减曲线,避免出现容量预测值在高低值之间频繁波动的情况。
由于该项目受工业保密协议约束,具体结果不予公开。
Matlab
5
2024-06-01
Matlab 中 SMOTE 代码 | 高级特征工程技术
SMOTE 代码演示了创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的先进特征工程技术。
使用 SMOTE 重新采样不平衡数据
使用深度特征合成创建新特征
使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值
使用 IsolationForest 进行异常值检测
Matlab
4
2024-04-30
案例研究机器学习特征工程数据离散化实践
本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程,特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别,如年龄、消费频率等,不仅降低了数据复杂性,还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱,如四分位数等,这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征,以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。
数据挖掘
0
2024-08-15
Python数据分析与特征工程实战基于实际案例的数据处理技巧
当前,数据分析已广泛渗透各行各业,特别是以Python为工具的数据分析和挖掘正日益流行。然而,数据处理仍是数据分析和挖掘中最为耗时的环节之一。精通Python进行高效数据处理,显著提升数据分析和挖掘的效率。《Python数据分析与特征工程实战:基于实际案例的数据处理技巧》作为Python数据清洗实战入门课程的升级版本,以实际案例数据为教学对象,涵盖征信、电商、零售等领域。本课程深入浅出地解析Python数据处理和特征工程在实际项目中的应用,适合希望深入学习数据处理的学习者。课程内容详实,代码可读性强,实操性强,有助于解决工作和项目中的各类数据处理问题。课程目标包括熟悉数据处理流程和方法,熟练运用pandas和numpy等工具,以及提升独立完成数据处理阶段任务的能力。
数据挖掘
0
2024-08-04
基于Joukowski变换的工程应用数学建模工具箱
该工具箱提供了一系列基于Joukowski变换的数学模型,可用于工程领域的建模和分析。Joukowski变换是一种复变函数理论中的重要工具,可用于将复杂几何形状映射到更简单的形状,从而简化计算和分析。该工具箱中的模型涵盖了多个工程应用领域,例如流体力学、空气动力学和结构力学等。
Matlab
2
2024-06-22
详解ANSYS Workbench工程实例中的微分方程建模
第十三章微分方程建模是数学建模的重要方法,因为许多实际问题的数学描述将导致求解微分方程的定解问题。将形形色色的实际问题转化为微分方程的定解问题,大致可以按以下几步进行:1. 根据实际要求确定要研究的量(自变量、未知函数、必要的参数等),并确定坐标系。2. 找出这些量所满足的基本规律(物理、几何、化学或生物学等)。3. 应用这些规律列出方程和定解条件。列出方程的常见方法包括:(i)直接根据已知规律列出方程,如牛顿第二定律、放射性物质的衰变规律等;(ii)利用微元分析法和积分法在任意区域上建立微分方程。在生物、经济等学科中,利用模拟和近似法建立微分方程模型。在实际建模过程中,通常综合运用上述方法,根据实际情况做出假设与简化,并通过验证与实际情况的对照,修改模型以提高准确性。本章将利用以上方法讨论微分方程建模的具体问题。
算法与数据结构
2
2024-07-17
特征工程基于集成学习的旅行目的地预测模型设计
在特征工程部分,我们将深入探索用于旅行目的地预测的多种模型集成方法的应用。具体步骤如下:
特征变量编码:处理和编码特征变量,以适应不同模型的需求,确保数据一致性。
特征相关性分析:分析不同特征之间的关系,识别对目标变量影响较大的特征。
训练集与测试集拆分:按照指定比例将数据拆分为训练集和测试集,为模型训练和测试提供数据支持。
PCA主成分分析:利用PCA进行维度降维,以减少噪音并提高计算效率。
自动化特征选择:采用自动化工具对特征进行筛选,选择最有助于提升模型预测性能的特征。
K-means聚类分析:运用K-means对数据进行聚类,揭示潜在的相似数据群体。
这些操作将为模型的集成学习提供坚实的特征基础,从而提升旅行目的地预测的准确性和鲁棒性。
数据挖掘
0
2024-10-26