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5个实用的Python脚本用于有效的特征工程
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
特征工程可以通过五个Python脚本自动化，提升模型性能。这些脚本包括分类特征编码、数值特征转换、特征交互生成、时间特征提取和特征选择，简化机器学习项目中的复杂工作。
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关键要点
- 特征工程可以通过五个Python脚本自动化，提升模型性能。
- 这些脚本包括分类特征编码、数值特征转换、特征交互生成、时间特征提取和特征选择。
- 分类特征编码脚本根据特征特性自动选择和应用编码策略。
- 数值特征转换脚本自动测试多种转换策略，确保模型性能提升。
- 特征交互生成脚本通过数学运算和多项式特征生成特征交互，评估其预测能力。
- 时间特征提取脚本自动提取时间戳列的相关特征，处理周期性模式。
- 特征选择脚本使用多种选择方法自动识别最有价值的特征，优化特征集。
- 每个脚本可以独立使用，也可以组合成完整的特征工程流程。
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