二手车交易价格预测：特征工程

二手车交易：特征工程实践与异常值处理

最新推荐文章于 2021-04-19 10:58:08 发布

原创

最新推荐文章于 2021-04-19 10:58:08 发布 · 342 阅读

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#python #机器学习 #大数据 #数据分析

本文探讨了二手车交易价格预测中特征工程的重要性，包括异常值处理（如删除异常值）、数据分桶、特征构造（如时间特征、统计量特征、地理信息编码）和特征筛选（过滤式、包裹式、嵌入式）。文中举例说明了如何删除异常值，以及特征分桶的动机，强调了特征离散化对模型稳定性和表达能力的提升。

首先解决下第一篇博客中遗留的小问题：
“打印结果时，由于行数太多，中间省略号的数据如何让查看？”
pandas.set_option() 可以设置pandas相关的参数，从而改变默认参数。打印pandas数据时，默认是输出100行，多的话会输出…省略号。
可加入下面的代码解决

#显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
#显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
#显示宽度是无限
pd.set_option('display.width'

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天池二手车价格预测-特征工程

hongjiangfen的博客

03-26

393

3.1 特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理完成关于特征工程的分析，并针对数据进行一些图表或文字总结 3.2 内容介绍常见的特征工程包括：异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值 BOX-COX转换（处理有偏分布）长尾截断特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）归一化（转换到[0,1]区间）针对幂律分布，可以采用公式 ...

二手车交易价格预测-【数据的特征工程】

Leo007

03-27

653

本文章为天池比赛参赛记录，共涉及【数据的探索性分析（EDA）】、【数据的特征工程】、【建模与调参】、【模型结果融合】四个部分，本文为第二部分。比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information 教程链接：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm...

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基于二手车价格预测——特征工程

weixin_45942265的博客

04-18

1415

特征工程特征工程异常值处理箱型图法：缺失值处理数据分桶特征归一化特征工程我的理解就是在建模解决实际问题时，会在建模前收集可能与实际业务有关的特征，但这些特征可能是一些单一的特征，通过EDA发现这些特征值有异常值，缺失值等，不同的模型对特征的要求不一样，这些特征直接进入模型的效果往往不好，因此，我们需要对特征进行清洗，加工，筛选才能进入模型。以下数据处理过程以二手车价格预测比赛为例。异常值处理异常值处理方法有很多如3西格玛法，箱型图，孤立森林等箱型图法：代码： def outliers_pr

二手车价格预测-特征工程(Feature Engineering）

小白cvnice的博客

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机器学习二手车交易价格预测：Python源码及市场分析.zip

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数据挖掘实战：二手车交易价格预测之特征工程

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特征工程用于对特征进行进一步分析，并对数据进行处理常见特征工程包括：异常处理：通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值； BOX-COX 转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）；归一化（抓换到 [0,1] 区间）；针对幂律分布，可以采用公式：数据分桶：等频分桶；等距分桶； Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）； ...

二手车交易价格预测.ipynb

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可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。

二手车交易价格预测--特征工程

qq_43788448的博客

03-28

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二手车价格预测特征工程部分

qq_43239763的博客

03-26

237

1、包装了outliers_proc( )函数，用于清洗异常值。 2、构造新特征汽车的使用时间，data[‘creatDate’] - data[‘regDate’]，查看这个特征的空数据，有15k个样本的时间是有问题的，我们可以选择删除，也可以选择放着。但是这里不建议删除，因为缺失量过大，占比7.5%，可以先放着，因为如果我们xgboost之类的决策树，其本身就能处理缺失值，所以可以不用管； 3...

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一、特征工程的重要性和处理 1. 特征工程一般包括特征使用、特征获取、特征处理、特征选择和特征监控。业界广泛流传着这样的一句话：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。”具体而言：特征越好，灵活性越强。构建的模型越简单，模型的性能就越出色。好特征的灵活性在于允许你选择不复杂的模型，同时运行速度也更快，更容易理解和维护。好的特征，不需要花太多的时间去寻找最有效的参数，这大大降低了模型的复杂度。特征工程的处理流程为首先去掉无用特征，接着去掉冗余的特征，如共线特征，并利用存在的特

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数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程从概念上一般包括如下几个方法：特征构建：特征构建是指从原始数据中人工的找出一些具有实际意义的特征。需要花时间去观察原始数据，思考问题的潜在形式和数据...

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特征工程是比赛中最至关重要的的一块，特别的传统的比赛，大家的模型可能都差不多，调参带来的效果增幅是非常有限的，但特征工程的好坏往往会决定了最终的排名和成绩。特征工程的主要目的还是在于将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能。比如，异常值处理是为了去除噪声，填补缺失值可以加入先验知识等。特征构造也属于特征工程的一部分，其目的是为了增强数据的表达。有些比赛的特征是匿名特征，...