Featran：一个强大的Scala特征转换库

Featran：一个强大的Scala特征转换库

featran A Scala feature transformation library for data science and machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/featran

项目基础介绍和主要编程语言

Featran是一个由Spotify开发的Scala特征转换库，专为数据科学和机器学习领域设计。该项目的主要编程语言是Scala，它充分利用了Scala的函数式编程特性，使得特征工程变得更加简洁和高效。

项目核心功能

Featran的核心功能是简化特征工程的过程。它支持多种集合类型进行特征提取，并提供多种输出格式来表示特征。具体来说，Featran的主要功能包括：

1. 特征提取：支持从Scala集合、Flink DataSets、Scalding TypedPipes、Scio SCollections和Spark RDDs中提取特征。
2. 特征输出：支持将特征输出为Scala集合、Breeze密集和稀疏向量、TensorFlow Example Protobuf、XGBoost LabeledPoint和NumPy的npy文件。
3. 特征组合：允许用户组合特征规范，并分离输出，以便更好地管理和使用特征。
4. 特征聚合：支持从先前的提取中导入聚合，用于训练、验证和测试集。

项目最近更新的功能

Featran最近更新的功能包括：

1. 版本0.8.0：于2023年1月18日发布，包含了对TensorFlow和XGBoost输出格式的进一步优化，提升了特征提取和输出的性能。
2. 增强的Java接口：改进了featran-java模块，使得Java开发者可以更方便地使用Featran进行特征工程。
3. 新的特征转换器：新增了几个特征转换器，如MinMaxScaler和OneHotEncoder的改进版本，提供了更多的配置选项和更高的灵活性。

通过这些更新，Featran进一步巩固了其在特征工程领域的地位，为数据科学家和机器学习工程师提供了更加强大和灵活的工具。

featran A Scala feature transformation library for data science and machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/featran