时间特征构造

最新推荐文章于 2022-12-30 12:27:45 发布
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分类专栏： 机器学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaodedong/article/details/103004322
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机器学习笔记 - 时间序列作为特征
学以致用 知行合一
06-27 1481
最容易建模为时间相关属性的时间序列的属性，也就是说，我们可以直接从时间索引中获得特征。 但是，某些时间序列属性只能建模为序列相关属性，即使用目标序列的过去值作为特征。 随着时间的推移，这些时间序列的结构可能并不明显； 然而，根据过去的值绘制，结构变得清晰 - 如下图所示。 借助趋势和季节性，我们训练模型以将曲线拟合到上图左侧的图上——这些模型正在学习时间依赖性。 表现串行依赖的一种特别常见的方式是循环。 周期是时间序列中的增长和衰减模式，与一次序列中的值如何取决于.......
特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造
jliang3的博客
11-16 5782
特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造 原创：JunLiang木东居士 0x00 前言 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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么？ 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。 特征工...
时间特征构造以及时序特征构造
qq_39974560的博客
08-11 944
时间特征构造 对于时间型数据来说，即可以把它转换成连续值，也可以转换成离散值。 1.连续值时间特征 持续时间（单页浏览时长）； 间隔时间； 上次购买/点击离现在的时长； 产品上线到现在经过的时长； 2.离散值时间特征 1）时间特征拆解 年； 月； 日； 时； 分； 数； 一天中的第几分钟； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时
项目总结 | 对【时间】构建的特征工程
忽逢桃林的博客
07-22 1919
写文章的目的在于之前面试的时候，提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作，然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理，因为这样面试官才会跟你有共鸣，能更好的理解你说的特征工程是什么。 本文主要讲述一些比较有意思的特征工程。但是这个有意思就是不那么普通，但是也不那么特殊，让人看了耳目一新的那种感觉。 有趣的特征工程 【节假日消耗的能源更多？】 不管是什么任务中，预测家庭能源消耗、预测消费情况等等，节假日都是一个需
使用时间特征使让机器学习模型更好地工作
deephub
02-03 2713
特征工程是构建机器学习模型最重要的方面之一。在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。 从日期中提取特征 一些数据集提供了日期或日期时间字段，通常在为机器学习模型构建输入特征时会被删除（除非您正在处理时间序列，显然 ????）。 但是，DateTime 是可用于提取新特征的，这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征中。 日期由日、月和年组成。 从这三个部分中，至少可以提取四个不同的特征： 一年中的一天或一个月中的一天或一周中的一天 一年中的月份
特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造
jliang3的博客
10-29 1137
特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造 原创：JunLiang木东居士4天前 特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 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。...
特征工程系列：空间特征构造以及文本特征构造
jliang3的博客
12-01 1487
原创：JunLiang木东居士 特征工程系列：空间特征构造以及文本特征构造 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应...
【机器学习】特征工程：时间特征构造以及时间序列特征构造（含源代码理解）
wzk4869的博客
12-30 3841
【机器学习】特征工程：时间特征构造以及时间序列特征构造（含源代码理解）
【漫谈数据仓库1】数据模型
格物致知
10-29 693
本文引自 https://blog.youkuaiyun.com/zhaodedong/article/details/78647943 gitbook网速较慢，文章太好，忍不住重新整理。 0x00 前言 翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。 数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hado...
数据好文URL集锦（持续更新中）
孟知之的搬砖填坑历险记
04-02 356
数据仓库实践之业务数据矩阵的设计：https://blog.youkuaiyun.com/zhaodedong/article/details/85528774 漫谈数据仓库和范式：https://blog.youkuaiyun.com/zhaodedong/article/details/85294087 一种通用的数据仓库分层方法：https://blog.youkuaiyun.com/zhaodedong/article/de...
Flume NG 基本架构及原理
木东居士
09-14 9265
1 介绍Flume NG是Cloudera提供的一个分布式、可靠、可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本。经过架构重构后，Flume NG更像是一个轻量的小工具，非常简单，容易适应各种方式日志收集，并支持failover和负载均
数据分析及预处理（二）——时间特征
North_City_的博客
11-15 2775
文章目录前言一、时间戳与时间二、时间格式解析三、DataFrame的更改 前言 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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 今天总结的是时间特征部分。时间特征构造包括连续时间特征和离散时间特征。连续时间特征比如持续时间和间隔时间，离散时间特征有拆解、判断等。本学习案例中用到的是离散时间特征构造，将一天时间按照从凌晨00：00：00开始进行标记，每五分钟是一个间隔，一天标记288..
机器学习入门-数值特征-时间特征处理
weixin_34026276的博客
01-26 7187
我们可以将一连串的时间特征进行拆分，比如：2015-03-08 10:30:00.360000+00:00， 我们可以将其转换为日期类型，然后从里面提取年，月，日等时间信息 对于一些hour，month等信息，我们也可以使用pd.cut将hour信息按照时刻转换为离散数据，如morning，afternonn等等 代码： 第一步：载入数据 第二步：将数据转换为DataFrame格式 第三...
机器学习之特征工程
zourzh123的专栏
07-10 3482
1. 为什么做特征工程       我们学习编程语言时被告知程序＝数据结构+算法，那么对于机器学习，我认为也可以类比为机器学习＝大数据＋机器学习算法＋运行平台。面对一个机器学习问题，一般有两种解题思路：传统机器学习算法或者深度学习算法。一般而言，传统机器学习需要的样本数量相对少、算法运行快、内存开销小、算法的运行和部署难度小，但困难是对数据的表示：特征工程，也可以形容为沙里淘金；而深度学习算法，可...
特征工程：时间特征处理方式
沐雨金鳞
08-25 4121
时间特征处理方式
机器学习预测时间序列 特征值怎么确定_机器学习中的时间序列预测概述
weixin_30015371的博客
01-12 969
在正常的机器学习问题中，我们通过观察值来进行预测，预测与时间因素无关。在某些情况下，机器学习也可以预测未来的结果，但这将同等对待所有过去的观察结果。然而，时间序列数据集是完全不同的。时间序列任务增加了一个“时间维度”，并且在观察之间也有一个明确的依赖顺序。简单地说:时间序列是按时间顺序进行的一系列观察。时间序列数据的组成部分平均水平(level)：序列的基线值。趋势(Trend)：该序列遵循的行为...
时间序列(time serie)分析系列之时间序列特征(feature)7
热门推荐
weixin_41512727的博客
01-13 1万+
文章目录1.问题描述2.特征构建2.1时间特征2.2平移特征2.3窗口特征3.总结 1.问题描述 时间序列数据作为一种典型的数据，常存在于各行各业。比如客流、车流、销量、KPI指标等等。 如何对时序数据加以利用，比如做未来预测，交通拥堵分类等问题。在采用机器学习算法之前，首先需要我们构建特征。因为大多数时序数据都是单变量或者维度特别少，所以特征的构建就比较重要。 笔者总结了几种特征，供大家参考，有...
机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多...
djph26741的博客
08-09 343
特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征：我们假设你拥有purchase_datetime特征。从中提取purchase_day_of_week与purchase_hour_of_day两项特征可能会更有用。你还可以进行观察聚类以...
特征构造案例
最新发布
03-30
### 关于特征工程实际案例与方法 在机器学习和数据科学中，特征工程是一个至关重要的环节。它涉及从原始数据中提取、转换和构建新特征的过程，以提升模型性能。以下是几个常见的特征构造方法及其应用实例： #### 1. **基于统计量的特征构造** 统计学提供了丰富的工具用于特征构造。例如，可以计算均值、方差、最大值、最小值等基本统计指标作为新特征。这种方法特别适用于结构化数据集。 示例代码如下： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value': [1, 2, 3, 4, 5], 'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'] }) grouped_stats = df.groupby('group')['value'].agg(['mean', 'std']) ``` 这种方式能够有效捕捉不同分组内的分布特性[^3]。 #### 2. **时间序列特征构造** 时间序列数据通常具有复杂的模式，因此需要专门的方法来提取有意义的特征。例如，可以从日期字段中派生出年份、月份、星期几等信息；也可以利用滑动窗口技术生成滞后特征或滚动统计量。 下面展示如何创建滞后特征： ```python def create_lag_features(df, lag=1): for i in range(1, lag + 1): df[f'lag_{i}'] = df['value'].shift(i) return df.dropna() time_series_df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10), 'value': range(10)}) result = create_lag_features(time_series_df.set_index('date'), lag=2).reset_index() ``` 需要注意的是，在时间序列建模过程中要避免引入“特征穿越”的问题[^4]。 #### 3. **文本数据的向量化** 对于自然语言处理任务而言，将文本转化为数值形式至关重要。常用的技术包括词袋模型(BOW)、TF-IDF以及更先进的嵌入(embedding)表示法如Word2Vec、BERT等。 使用`scikit-learn`实现简单的TF-IDF转化： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?', ] vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) feature_names = vectorizer.get_feature_names_out() ``` #### 4. **交互特征与多项式扩展** 当两个及以上变量之间可能存在相互作用关系时，则可以通过交叉相乘等方式生成额外维度的新属性。此外还有更高阶次幂项加入其中形成非线性表达能力更强的空间表征体系。 利用`PolynomialFeatures`类完成此操作： ```python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) transformed_data = poly.fit_transform([[0., 1.], [2., 3.]]) ``` #### 5. **降维技术的应用** PCA（主成分分析）是一种广泛使用的无监督降维算法，它可以降低高维数据集中冗余信息的影响同时保留主要变化趋势。ICA则进一步假定源信号彼此独立而非仅仅正交约束条件下的优化目标函数设定差异而已。 --- ###
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