Esplora tecniche innovative di ingegneria delle funzionalità basate su grafici utilizzando networkx in Python e scopri informazioni nascoste nei dati tabulari
19 ore fa
Vuoi migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di Machine Learning? Prendi in considerazione l'idea di dedicare più tempo all'ingegneria delle funzionalità.
Molti tipi di dati nel mondo reale sono relazioni tra entità diverse, ma queste relazioni sono difficili da acquisire in formato dati tabulare. In questo articolo esamineremo quattro idee di progettazione di funzionalità basate su grafici per i tuoi modelli ML.
Gli esempi in questo articolo utilizzeranno principalmente networkx per progettare funzionalità basate su grafici, quindi se desideri seguirlo, assicurati di installarlo con pip install networkx nel tuo ambiente virtuale. Immergiamoci!
Alcuni esempi di tipi di dati in cui le funzionalità basate su grafici potrebbero essere utili includono:
- Social network: funzionalità per acquisire relazioni tra account e rilevare comunità di account;
- Sistemi di raccomandazione: funzionalità per acquisire interazioni tra utenti e elementi;
- Frode finanziaria: funzionalità per acquisire transazioni tra utenti ed esercenti;
- Previsione del traffico: caratteristiche da…
Fonte: towardsdatascience.com
