在医疗领域建立模型时，训练和测试集的准备非常重要。下面是一些步骤和案例分析的示例。

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

特征工程作为机器学习流程中的关键环节，在模型训练之前执行，其质量直接影响模型性能。虽然深度学习模型在图像和文本等非结构化数据的特征自动学习方面表现优异，但对于表...

综上，本文讨论了Python预处理与特征工程技术要点有哪些关键点，我总结了十大要点，献给同为初学者的你，读完这篇文章，相信你会深有感触。特征工程是连接现象与本质...

核心目的 改变位置，保持几何结构不变 调整数据分布范围，消除基线偏移 不变性 保持距离、角度、面积等度量性质 保持数据相对关系（如差值、分布形态） 典型...

该框架与 scikit-learn 生态系统完全兼容，可无缝集成到机器学习工作流中。此外，tsfresh 支持用户自定义特征，允许研究人员将领域知识融入特征工程...

训练一个优秀的算法模型，本质上是数据、特征与模型三者协同优化的过程。 一、数据质量：模型训练的基石 在数据采集阶段，"源数据完整性"和"数据收集时效性"的...

在当今数据驱动的时代，数据科学家肩负着通过数据分析和建模为各行业提供有价值洞察的重任。我们曾协助客户完成了一项关于金融市场数据预测的咨询项目，旨在通过对金融市场...

在当今的科技发展进程中，人工智能（AI）已经成为推动各领域变革的核心驱动力。而在人工智能的庞大体系里，特征工程占据着举足轻重的地位，它是将原始数据转化为能够让模...

在Java中实现需求预测流程通常会涉及到数据的加载、预处理、特征工程、模型选择、训练、验证以及预测等步骤。以下是一个简化的流程，使用Java和一些假设的库（如A...

过拟合和欠拟合是机器学习模型性能评估的核心问题，体现了模型在训练数据与真实数据分布之间的匹配程度。这两个概念共同构成了机器学习中的"偏差-方差困境"（Bias-...

模型穿越（Model Leakage Through Time）是机器学习建模中一种特殊的数据泄露（Data Leakage）现象，常见于涉及时间序列或动态数据...

在机器学习的宏大版图中，特征工程宛如一座隐藏在幕后却又至关重要的基石。它默默发挥着作用，将原始数据雕琢成模型能够有效学习和理解的形态，深刻影响着机器学习模型的性...

  上篇文章介绍了机器学习数据预处理的数据准备这一部分的内容，本文介绍数据预处理的特征工程部分。

特征工程是提升模型性能的关键步骤。对于时间序列数据，特征工程主要包括以下几方面：

在机器学习的广阔天地中，特征工程一直占据着举足轻重的地位。它宛如一位幕后的工匠，精心雕琢着原始数据，将其转化为能够被机器学习模型高效利用的特征，从而推动模型性能...

在当前信息化和数字化的浪潮中，企业通过分析用户行为来了解用户需求、提升用户体验、优化营销策略变得尤为重要。人工智能（AI）技术的快速发展，为用户行为分析提供了更...