featuretools文档在其第一句话中指出:
“Featuretools 是一个执行自动化特征工程的框架。它擅长将时间和关系数据集转换为机器学习的特征矩阵。”
这似乎暗示数据集必须有一个日期时间列。我只想确认事实确实如此。也就是说，例如，我不能在“iris”数据集上使用它来生成新功能？如果数据集不需要时间变量，我将如何使用它在“iris”数据集上生成特征。我将不胜感激。谢谢。
最佳答案
Featuretools 适用于具有或 没有日期时间的关系数据集，在回答您的问题时，Featuretools 可以为没有日期时间的单个表创建特征。对于 iris 数据集，只有一个表，没有可对其进行归一化(从现有表创建新表)的直接特征，因此您将使用转换原语来创建新特征。
EntitySet 实体transform 原语运行深度特征合成。 这是一个完整的工作示例:
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import featuretools as ft
# Load data and put into dataframe
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
df['species'] = iris.target
df['species'] = df['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})
# Make an entityset and add the entity
es = ft.EntitySet(id = 'iris')
es.entity_from_dataframe(entity_id = 'data', dataframe = df,
make_index = True, index = 'index')
# Run deep feature synthesis with transformation primitives
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset = es, target_entity = 'data',
trans_primitives = ['add_numeric', 'multiply_numeric'])
feature_matrix.head()
特征矩阵的前五行:
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) species petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) sepal length (cm) + sepal width (cm) petal width (cm) + sepal length (cm) petal length (cm) * sepal width (cm) sepal length (cm) * sepal width (cm) petal width (cm) * sepal length (cm) petal width (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) * sepal length (cm) petal length (cm) * petal width (cm) petal width (cm) + sepal width (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal width (cm) + sepal width (cm) * sepal length (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * petal width (cm) petal width (cm) + sepal length (cm) * sepal length (cm) petal length (cm) * petal width (cm) + sepal length (cm) petal width (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * sepal length (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * sepal length (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * petal length (cm) + sepal length (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * petal width (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * petal length (cm) + sepal width (cm) sepal length (cm) + sepal width (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * petal width (cm) + sepal length (cm) petal width (cm) + sepal length (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * petal width (cm) + sepal length (cm) petal length (cm) * petal length (cm) + sepal length (cm) petal width (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * petal width (cm) petal length (cm) * petal length (cm) + petal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * sepal length (cm) petal width (cm) + sepal length (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) * petal length (cm) + sepal width (cm) petal width (cm) + sepal width (cm) * sepal width (cm) petal length (cm) + sepal length (cm) * petal length (cm) + sepal width (cm) sepal length (cm) * sepal length (cm) + sepal width (cm) petal width (cm) * petal width (cm) + sepal length (cm) petal length (cm) + sepal width (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm) petal length (cm) + petal width (cm) * petal width (cm) + sepal length (cm) petal width (cm) + sepal length (cm) * petal width (cm) + sepal width (cm)
index
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 3.7 1.6 6.5 4.9 8.6 5.3 4.90 17.85 1.02 0.70 7.14 0.28 31.82 18.87 0.32 27.03 7.42 1.72 22.75 8.16 24.05 55.90 12.04 42.14 24.99 10.40 1.30 17.15 7.84 30.10 34.45 45.58 5.92 25.97 9.10 0.74 13.76 5.18 0.98 2.24 5.60 33.15 18.55 6.86 12.95 31.85 43.86 1.06 18.13 8.48 19.61
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3.2 1.6 6.3 4.4 7.9 5.1 4.20 14.70 0.98 0.60 6.86 0.28 25.28 15.68 0.32 24.99 7.14 1.58 18.90 7.84 20.16 49.77 11.06 34.76 21.56 10.08 1.26 13.20 7.04 23.70 32.13 40.29 5.12 22.44 8.82 0.64 12.64 4.48 0.88 2.24 4.80 30.87 15.30 6.16 9.60 27.72 38.71 1.02 14.08 8.16 16.32
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3.4 1.5 6.0 4.5 7.9 4.9 4.16 15.04 0.94 0.64 6.11 0.26 26.86 15.98 0.30 23.03 6.37 1.58 19.20 7.05 20.40 47.40 10.27 35.55 21.15 9.00 1.20 14.40 6.75 25.28 29.40 38.71 5.10 22.05 7.80 0.68 11.85 4.42 0.90 1.95 4.80 28.20 15.68 5.85 10.88 27.00 37.13 0.98 15.30 7.35 16.66
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 3.3 1.7 6.1 4.6 7.7 4.8 4.65 14.26 0.92 0.62 6.90 0.30 25.41 15.18 0.34 22.08 7.20 1.54 18.91 7.82 20.13 46.97 11.55 35.42 21.16 10.37 1.22 14.26 7.82 23.87 29.28 36.96 5.61 22.08 9.15 0.66 13.09 4.95 0.92 2.55 5.27 28.06 14.88 6.90 10.23 28.06 35.42 0.96 15.18 8.16 15.84
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 3.8 1.6 6.4 5.0 8.6 5.2 5.04 18.00 1.00 0.72 7.00 0.28 32.68 19.00 0.32 26.00 7.28 1.72 23.04 8.00 24.32 55.04 12.04 43.00 25.00 10.24 1.28 18.00 8.00 30.96 33.28 44.72 6.08 26.00 8.96 0.76 13.76 5.32 1.00 2.24 5.76 32.00 18.72 7.00 13.68 32.00 43.00 1.04 19.00 8.32 19.76
有关基元的更多信息，请参阅 here有关所有变换基元的列表，请参阅 here .
Featuretools 最适用于包含许多表的关系数据集，但它也适用于单个表。有several demos从单个表工作，其中实体被规范化以创建多个表。 taxi trip duration项目是这种方法的一个很好的例子。
对于鸢尾花数据集，只有 4 个数值特征 - 假设您要预测物种 - 这些特征不会直接构成您可以标准化的值。但是，您可以将 KMeans 聚类等聚类技术应用于数值特征，然后根据聚类分配创建实体。 predict remaining useful life项目有这种技术的一个例子。
关于python - Featuretools:即使没有日期时间相关列，它是否可以应用于单个表以生成特征？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52418152/
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
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。
对于具有离线功能的智能手机应用程序，我正在为Xml文件创建单向文本同步。我希望我的服务器将增量/差异(例如GNU差异补丁)发送到目标设备。这是计划:Time=0Server:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Client:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Time=1Server:hasversion_1andversion_2ofXmlfile(each~800kiB)computesdeltaoftheseversions(=patch)(~10kiB)sendspatchtoClient(~10kiBtransferred)Cl
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我构建了两个需要相互通信和发送文件的Rails应用程序。例如，一个Rails应用程序会发送请求以查看其他应用程序数据库中的表。然后另一个应用程序将呈现该表的json并将其发回。我还希望一个应用程序将存储在其公共(public)目录中的文本文件发送到另一个应用程序的公共(public)目录。我从来没有做过这样的事情，所以我什至不知道从哪里开始。任何帮助，将不胜感激。谢谢! 最佳答案 无论Rails是什么，几乎所有Web应用程序都有您的要求，大多数现代Web应用程序都需要相互通信。但是有一个小小的理解需要你坚持下去，网站不应直接访问彼此
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刚入门rails，开始慢慢理解。有人可以解释或给我一些关于在application_controller中编码的好处或时间和原因的想法吗？有哪些用例。您如何为Rails应用程序使用应用程序Controller？我不想在那里放太多代码，因为据我了解，每个请求都会调用此Controller。这是真的？ 最佳答案 ApplicationController实际上是您应用程序中的每个其他Controller都将从中继承的类(尽管这不是强制性的)。我同意不要用太多代码弄乱它并保持干净整洁的态度，尽管在某些情况下ApplicationContr