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手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20,TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道。这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分,几乎不需要人工干预。然而,特征工程几乎完全是人工,这无疑是机器学习管道中更有价值的方面。 特征工程也称为特征创建,是从现有数据构建新特征以训练机器学习模型的过程。这个步骤可能比实际应用的模型更重要,因为机器学习算法只从我们提供的数据中学习,然而创建与任务相关的特征绝对是至关重要的。 通常,特征工程是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理。这个过程可能非常繁琐,而且最终的特征将受到人类主观性和时间的限制。自动化特征工程旨在通过从数据集中自动创建许多候选特征来帮助数据科学家,并从中可以选择最佳特征用于训练。 在本文中,我们将使用P

DIYPA(自爬) - 产品级别的智能云爬取系统简介

问题互联网发展到现在,信息不是缺乏,而是信息泛滥。互联网用户如今经常碰到的问题是: 面对海量数据,不知道于何时,到何处取得自己想要的信息 × 数据的多样性。比如音频,视频。 × 数据的量太大了 × 数据时效性。比如折扣,金融信息 × 数据太分散, 碎片化。 原始数据需要后续处理 不知道如何如何将网页数据结构化,以利于后续分析和处理。 网页HTML数据不是结构化数据!!! 痛点为了有效率的收集网页数据,爬虫技术应运而生。但是当前爬虫技术也是有弱点的 爬虫技术看起来高大上,不是普通人能掌握的爬虫工程师的工资不错, 反过来,请一个爬虫工程师是 比较贵的哟 下面的信息来自于51job,2015年11月 爬虫后续维护工作量巨大: 众所周知,网页是经常变化的产品介绍DIYPA是一款小而美的工具,大大降低爬虫工作的难度和强度,减轻维护工作量。实现人人可做爬虫工程师的理想 方案图DIYPA创造性的将爬虫工作分为两阶段:标记和爬取。 标记阶段/工具标记工具用Javascript开发而成。以浏览器插件和bookmarklet形式部署到用户的浏览器...

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