8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习流程中的关键步骤，在此过程中，原始数据被转换为更具意义的特征，以增强模型对数据关系的理解能力。 特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而提高模型性能。 本文主要介绍处理数值变量特征工程，将探讨使用Python的Scikit-Learn库、Numpy等工具处理数值的高级特征工程技术，旨在提升机器学习模型的....
6种有效的时间序列数据特征工程技术（使用Python）
在商业分析中，"时间"是一个核心概念。我们基于时间组件来分析销售数据、收入、利润、增长，甚至进行预测。然而，对于初学者来说，这可能是一个复杂的主题。在处理时间敏感的数据集时，需要考虑时间序列数据的多个细微方面。 在这个领域，没有放之四海而皆准的方法。我们不必总是强制使用传统的时间序列技术，如ARIMA（从经验中得出这个结论）。在某些项目中，如需求预测或点击预测，可能需要依赖监督学习算法。这...
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