原始数据就像一个没有图片的拼图游戏——但通过特征工程，我们可以将这些碎片拼在一起，虽然拥有大量数据确实是寻求建立机器学习模型的金融机构的宝库，但同样重要的是要承认并非所有数据都提供信息。并且手工特征是人工设计出来，每一步操作能够说出理由，也带来了可解释性。特征工程不仅仅是选择最好的特征。它还涉及减少数据中的噪音和冗余，以提高模型的泛化能力。这是至关重要的，因为模型需要在看不见的数据上表现良好才能真正有用。
D_* = 拖欠变量
S_* = 支出变量
P_* = 支付变量
B_* = 平衡变量
R_* = 风险变量
在 700 万个 customer_ID 中，98% 的标签为“0”（好客户，无默认），2% 的标签为“1”（坏客户，默认）。数据集很大，所以我们使用cudf来加速处理，如果你没有安装cudf，那么使用pandas也是一样的# LOAD LIBRARIES
import pandas as pd, numpy as np # CPU libraries
import cudf # GPU libraries
import matplotlib.pyplot as plt, gc, os
df = cudf.read_parquet('./data.parquet')
cat_features = ["B_1","B_2","D_1","D_2","D_10","P_21","D_126","D_3","D_42","R_66","R_68"]
num_features = [col for col in all_cols if col not in cat_features] #all features accept cateforical features.
test_num_agg = df.groupby("customer_ID")[num_features].agg(['mean', 'std', 'min', 'max', 'last','median']) #grouping by customerID
test_num_agg.columns = ['_'.join(x) for x in test_num_agg.columns]cat_features = ["B_1","B_2","D_1","D_2","D_10","P_21","D_126","D_3","D_42","R_66","R_68"]
test_cat_agg = df.groupby("customer_ID")[cat_features].agg(['count', 'last', 'nunique'])
test_cat_agg.columns = ['_'.join(x) for x in test_cat_agg.columns]from cuml.preprocessing import OneHotEncoder
df_categorical = df_last[cat_features].astype(object)
ohe = OneHotEncoder(drop='first', sparse=False, dtype=np.float32, handle_unknown='ignore')
ohe.fit(df_categorical)with open("ohe.pickle", 'wb') as f:
pickle.dump(ohe, f) #save the encoder so that it can be used for test data as well df_categorical = pd.DataFrame(ohe.transform(df_categorical).astype(np.float16),index=df_categorical.index).rename(columns=str)
df_categorical['customer_ID']=df['customer_ID']
df_categorical.groupby('customer_ID').agg(['mean', 'sum', 'last'])
df[feat+'_rank']=df[feat].rank(pct=True, method='min')df[feat+'_rank']=df.groupby([cat_feat]).rank(pct=True, method='min')
特征组合的一种流行方法是线性或非线性组合。这包括采用两个或多个现有特征，将它们组合在一起创建一个新的复合特征。然后使用这个复合特征来识别单独查看单个特征时可能不可见的模式、趋势和相关性。例如，假设我们正在分析客户消费习惯的数据集。可以从个人特征开始，比如年龄、收入和地点。但是通过以线性或非线性的方式组合这些特性，可以创建新的复合特性，使我们能够更多地了解客户。可以结合收入和位置来创建一个复合特征，该特征告诉我们某一地区客户的平均支出。但是并不是所有的特征组合都有用。关键是要确定哪些组合与试图解决的问题最相关，这需要对数据和问题领域有深刻的理解，并仔细分析创建的复合特征和试图预测的目标变量之间的相关性。下图展示了一个组合特征并将信息用于模型的过程。作为筛选条件，这里只选择那些与目标相关性大于最大值 0.9 的特征。features=[col for col in train.columns if col not in ['customer_ID',target]+cat_features]
for feat1 in features:
for feat2 in features:
th=max(np.corr(feat1,Y)[0],np.corr(feat1,Y)[0]) #calculate threshold
feat3=df[feat1]-df[feat2] #difference feature
corr3=np.corr(feat3,Y)[0]
if(corr3>max(th,0.9)): #if correlation greater than max(th,0.9) we add it as feature
df[feat1+'_'+feat2]=feat3features=[col for col in train.columns if col not in ['customer_ID',target]+cat_features]
month_Agg=df.groupby([month])[features].agg('mean')#grouping based on month feature
month_Agg.columns = ['_month_'.join(x) for x in month_Agg.columns]
month_Agg.reset_index(inplace=True)
df=df.groupby(month_Agg,notallow='month')
for feat in features: #create composite features b taking difference
df[feat+'_'+feat+'_month_mean']=df[feat]-df[feat+'_month_mean']
还可以通过使用时间作为分组变量来创建基于排名的特征，如下所示features=[col for col in train.columns if col not in ['customer_ID',target]+cat_features]
month_Agg=df.groupby([month])[features].rank(pct=True) #grouping based on month feature
month_Agg.columns = ['_month_'.join(x) for x in month_Agg.columns]
month_Agg.reset_index(inplace=True)
df=pd.concat([df,month_Agg],axis=1) #concat to original dataframe# difference function calculate the lag difference for numerical features
#between last value and shift last value.
def difference(groups,num_features,shift):
data=(groups[num_features].nth(-1)-groups[num_features].nth(-1*shift)).rename(columns={f: f"{f}_diff{shift}" for f in num_features})
return data
#calculate diff features for last -2nd last, last -3rd last, last- 4th last
def get_difference(data,num_features):
print("diff features...")
groups=data.groupby('customer_ID')
df1=difference(groups,num_features,2).fillna(0)
df2=difference(groups,num_features,3).fillna(0)
df3=difference(groups,num_features,4).fillna(0)
df1=pd.concat([df1,df2,df3],axis=1)
df1.reset_index(inplace=True)
df1.sort_values(by='customer_ID')
del df2,df3
gc.collect()
return df1train_diff = get_difference(df, num_features)
xth=3 #define the window size
df["cumulative"]=df.groupby('customer_ID').sort_values(by=['time'],ascending=False).cumcount()
last_info=df[df["cumulative"]<=xth]
last_info = last_info.groupby("customer_ID")[num_features].agg(['mean', 'std', 'min', 'max', 'last','median']) #grouping by customerID
last_info.columns = ['_'.join(x) for x in last_info.columns]def calc_nan(df,features):
print("calculating nan_info...")
df_nan = (df[features].mul(0) + 1).fillna(0) #marke non_null values as 1 and null as zero
df_nan['customer_ID'] = df['customer_ID']
nan_sum = df_nan.groupby("customer_ID").sum().sum(axis=1) #total unknown values for a customer
nan_last = df_nan.groupby("customer_ID").last().sum(axis=1)#how many last values that are not known
del df_nan
gc.collect()
return nan_sum,nan_last我正在学习如何使用Nokogiri，根据这段代码我遇到了一些问题:require'rubygems'require'mechanize'post_agent=WWW::Mechanize.newpost_page=post_agent.get('http://www.vbulletin.org/forum/showthread.php?t=230708')puts"\nabsolutepathwithtbodygivesnil"putspost_page.parser.xpath('/html/body/div/div/div/div/div/table/tbody/tr/td/div
我有一个Ruby程序，它使用rubyzip压缩XML文件的目录树。gem。我的问题是文件开始变得很重，我想提高压缩级别，因为压缩时间不是问题。我在rubyzipdocumentation中找不到一种为创建的ZIP文件指定压缩级别的方法。有人知道如何更改此设置吗？是否有另一个允许指定压缩级别的Ruby库？ 最佳答案 这是我通过查看rubyzip内部创建的代码。level=Zlib::BEST_COMPRESSIONZip::ZipOutputStream.open(zip_file)do|zip|Dir.glob("**/*")d
类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
假设我做了一个模块如下:m=Module.newdoclassCendend三个问题:除了对m的引用之外，还有什么方法可以访问C和m中的其他内容？我可以在创建匿名模块后为其命名吗(就像我输入“module...”一样)？如何在使用完匿名模块后将其删除，使其定义的常量不再存在？ 最佳答案 三个答案:是的，使用ObjectSpace.此代码使c引用你的类(class)C不引用m:c=nilObjectSpace.each_object{|obj|c=objif(Class===objandobj.name=~/::C$/)}当然这取决于
我正在尝试使用ruby和Savon来使用网络服务。测试服务为http://www.webservicex.net/WS/WSDetails.aspx?WSID=9&CATID=2require'rubygems'require'savon'client=Savon::Client.new"http://www.webservicex.net/stockquote.asmx?WSDL"client.get_quotedo|soap|soap.body={:symbol=>"AAPL"}end返回SOAP异常。检查soap信封，在我看来soap请求没有正确的命名空间。任何人都可以建议我
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值，我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式？如果方法中没有大的if-else语句，这是如何干净利落地完成的？ 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我在我的项目目录中完成了compasscreate.和compassinitrails。几个问题:我已将我的.sass文件放在public/stylesheets中。这是放置它们的正确位置吗？当我运行compasswatch时，它不会自动编译这些.sass文件。我必须手动指定文件:compasswatchpublic/stylesheets/myfile.sass等。如何让它自动运行？文件ie.css、print.css和screen.css已放在stylesheets/compiled。如何在编译后不让它们重新出现的情况下删除它们？我自己编译的.sass文件编译成compiled/t
我想将html转换为纯文本。不过，我不想只删除标签，我想智能地保留尽可能多的格式。为插入换行符标签，检测段落并格式化它们等。输入非常简单，通常是格式良好的html(不是整个文档，只是一堆内容，通常没有anchor或图像)。我可以将几个正则表达式放在一起，让我达到80%，但我认为可能有一些现有的解决方案更智能。 最佳答案 首先，不要尝试为此使用正则表达式。很有可能你会想出一个脆弱/脆弱的解决方案，它会随着HTML的变化而崩溃，或者很难管理和维护。您可以使用Nokogiri快速解析HTML并提取文本:require'nokogiri'h