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7个不太知名的Python库用于可扩展特征工程
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
特征工程是数据科学和机器学习中的关键环节，旨在从原始数据中构建有意义的特征。本文介绍了7个不太知名的Python库，包括NVTabular、FeatureTools、Dask、Polars、Feast、tsfresh和River，以提高特征工程的效率和规模，适用于大规模数据集和复杂转换的自动化。
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关键要点
- 特征工程是数据科学和机器学习中的关键环节，旨在从原始数据中构建有意义的特征。
- 本文介绍了7个不太知名的Python库，以提高特征工程的效率和规模。
- NVTabular是NVIDIA-Merlin开发的库，专注于对表格数据进行预处理和特征工程，支持GPU加速。
- FeatureTools通过深度特征合成（DFS）自动化特征工程，适用于关系型和时间序列数据。
- Dask通过集群计算加速传统Pandas和scikit-learn的特征转换，适合大规模数据集。
- Polars是基于Rust的高性能数据框库，使用惰性计算驱动高效的特征工程。
- Feast是一个开源特征存储库，确保训练和推理阶段的一致性，适用于大规模AI应用。
- tsfresh专注于大规模时间序列数据的特征提取，能够计算数百个有意义的特征。
- River库旨在简化在线机器学习工作流，支持在线特征转换和学习技术，处理数据特征的变化。
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