「ゼロベースのエントリデータマイニング」ノートからこの記事。
プロジェクトの特徴
概要
1、プロジェクトの目的の主な特徴は、それによって、機械学習の性能向上、より良いにデータを変換する潜在的な問題を特徴付けることです。例えば、欠損値を転嫁するために、ノイズ除去するために処理する異常値は、事前知識を添加してもよいです。
構造の一部が、発現データを向上させることを意図し、プロジェクトを特徴とし2、。
図3に示すように、特徴が匿名であり、そのような梱包などの特性に基づいて、単純なプロセス、GROUPBY、AGG統計的特徴及び他の操作は、他にもさらに特徴付けにおいて可能な場合、各特性の間の関連を知っていない場合ログ、EXP、等変換、又は請求四則演算、複数の多項式の組み合わせおよびスクリーニング。そのため、匿名の機能を処理するための機能の数を制限し、時にはいくつかを抽出するためにも使用することができNNが、予期せぬ良い結果に達するます。
あなたは特性（非匿名な性質）の意味を知っていれば4は、バックグラウンド機能構築物の組み合わせで、より意味のある特性尖度、歪度などを構築するために、周波数領域を抽出するために、信号処理に基づくことができます。