Wie jeder weiß, ist Feature Engineering für das maschinelle Lernen extrem wichtig, aber ich habe nur wenige Materialien gefunden, die mit diesem Bereich zusammenhängen. Ich habe an mehreren Wettbewerben in Kaggle teilgenommen und glaube, dass gute Eigenschaften in manchen Fällen sogar wichtiger sind als ein guter Klassifikator. Kennt jemand Tutorials zum Feature-Engineering oder ist das reine Erfahrung?
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Antworten:
Ich würde Erfahrung sagen - Grundideen sind:
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Es gibt ein Buch von O'Reilly mit dem Titel " Feature Engineering for Machine Learning " von Zheng et al.
Ich habe das Buch gelesen und es behandelt verschiedene Arten von Daten (z. B. kategorial, Text ...) und beschreibt verschiedene Aspekte des Feature-Engineerings, die damit verbunden sind. Dies beinhaltet Dinge wie Normalisierung von Daten, Merkmalsauswahl, tf-idf im Text.
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