用于编码特征及其成对交互的库。
项目描述
特征编码器
功能性
feature-encoders是一个用于对分类和数值特征进行编码以创建线性回归模型特征的库。特别是，它包括以下功能：
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将自定义特征生成器应用于数据集。用户可以通过声明一个用于验证其输入的类和一个用于创建它们的类来向现有的特征生成器添加一个特征生成器。
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编码分类和数字特征。分类编码器提供了通过将目标值的相应分布相似的类别集中在一起来减少分类特征的基数的选项。
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编码交互。交互总是成对的，并且总是在编码器（而不是特征）之间。支持的交互包括：(a) 分类和分类编码器，(b) 分类和线性编码器，(c) 分类和样条编码器，(d) 线性和线性编码器，以及 (e) 样条和样条编码器。
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组成线性回归的特征。
feature-encoders包括一个ModelStructure用于将特征生成器和编码器聚合成线性回归模型的主效应和成对交互项的类。ModelStructure实例可以从 YAML 文件或通过其 API 获取有关其他功能和编码器的信息。
如何使用特征编码器
请参阅我们的API 文档以获取可用函数的完整列表，并参阅我们的信息教程以获取更全面的示例用例。
蟒蛇版本
feature-encoders支持 Python 3.7+。
执照
版权所有 2021 Hebes Intelligence。根据 Apache 许可证 2.0 版的条款发布。
下载文件
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源分布
feature-encoders-0.2.tar.gz
（43.8 kB
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内置分布
feature_encoders-0.2-py3-none-any.whl
（41.0 kB
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