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国外网站搜索引擎优化方案,涡阳哪里有做网站的,宝塔和wordpress,温州专业网站开发网站设计OpenFE项目架构解析与快速入门指南 【免费下载链接】OpenFE OpenFE: automated feature generation with expert-level performance 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenFE OpenFE是一个高效的自动化特征生成工具#xff0c;专为表格数据设计。该项目采用…OpenFE项目架构解析与快速入门指南【免费下载链接】OpenFEOpenFE: automated feature generation with expert-level performance项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenFEOpenFE是一个高效的自动化特征生成工具专为表格数据设计。该项目采用模块化架构通过智能算法自动发现并生成能够提升机器学习模型性能的新特征。项目架构层次解析OpenFE项目采用清晰的分层架构设计便于理解和使用核心引擎层openfe/目录包含项目的核心功能模块主要包括openfe.py主要的OpenFE类实现负责特征生成的核心流程FeatureGenerator.py特征生成器实现各种特征操作符FeatureSelector.py特征选择器优化生成的特征集合utils.py工具函数提供辅助功能支持文档资源层docs/目录提供完整的项目文档体系包含详细的API说明和最佳实践指南。文档采用Sphinx构建支持多格式输出。代码示例层examples/目录包含丰富的使用案例从基础的加利福尼亚房价预测到复杂的IEEE-CIS欺诈检测竞赛覆盖从入门到实战的各个应用场景。核心启动机制OpenFE的启动核心是setup.py文件它承担着项目依赖管理和分发部署的重要职责from setuptools import setup, find_packages setup( nameopenfe, version0.0.8, authorTianping Zhang, descriptionOpenFE: automated feature generation beyond expert-level performance, install_requires[ numpy1.19.3, pandas1.1.5, scikit_learn0.24.2, lightgbm3.3.2, scipy1.5.4, tqdm, pyarrow, ], )快速入门实战环境安装使用pip进行快速安装pip install openfe基础使用示例只需四行代码即可完成特征生成from openfe import OpenFE, transform ofe OpenFE() features ofe.fit(datatrain_x, labeltrain_y, n_jobsn_jobs) train_x, test_x transform(train_x, test_x, features, n_jobsn_jobs)完整工作流程以下是一个完整的加利福尼亚房价预测示例import pandas as pd from sklearn.datasets import fetch_california_housing from openfe import OpenFE, transform from sklearn.model_selection import train_test_split import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 数据准备 data fetch_california_housing(as_frameTrue).frame label data[[MedHouseVal]] del data[MedHouseVal] train_x, test_x, train_y, test_y train_test_split(data, label, test_size0.2, random_state1) # 基准性能评估 score get_score(train_x, test_x, train_y, test_y) print(特征生成前的MSE, score) # 特征生成 ofe OpenFE() ofe.fit(datatrain_x, labeltrain_y, n_jobs4) # 应用生成的特征 train_x, test_x transform(train_x, test_x, ofe.new_features_list[:10], n_jobs4) score get_score(train_x, test_x, train_y, test_y) print(特征生成后的MSE, score) # 输出生成的特征 print(前10个生成的特征) for feature in ofe.new_features_list[:10]: print(tree_to_formula(feature))核心技术特性OpenFE具备多项技术优势广泛的适用性支持二分类、多分类和回归任务兼容GBDT和神经网络模型自动处理缺失值和分类特征高效的算法设计包含23个有效特征操作符支持并行计算采用连续特征减半策略优化计算效率专家级性能在IEEE-CIS欺诈检测Kaggle竞赛中使用OpenFE生成特征的简单XGBoost模型击败了6351个数据科学团队中的99.3%高级功能配置特征提升功能通过feature_boosting参数启用特征提升进一步优化特征质量ofe OpenFE() features ofe.fit(datatrain_x, labeltrain_y, n_jobs4, feature_boostingTrue)自定义候选特征用户可以根据先验知识自定义候选特征列表candidate_features ofe.get_candidate_features( numerical_features[feature1, feature2], categorical_features[cat_feature1], ordinal_features[ordinal_feature1], order1 )项目优势总结OpenFE通过其创新的特征生成算法在保持计算效率的同时实现了专家级的性能表现。项目的模块化设计使得它既适合初学者快速上手又能满足高级用户的自定义需求。通过理解项目的架构设计和核心机制用户可以更高效地利用OpenFE来提升机器学习项目的特征工程效果。【免费下载链接】OpenFEOpenFE: automated feature generation with expert-level performance项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenFE创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考