在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风...

对于机器学习从业者来说，掌握各种特征工程技巧是非常有帮助的。毕竟，特征是影响机器学习和深度学习模型实时表现的关键因素。在机器学习领域，提升模型预测准确性的关键之一是选择合适的特征，并剔除那些对模型性能影响不大...

今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。

特征工程的问题往往需要具体问题具体分析，当然也有一些暴力的策略，可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升，而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果，剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧，此处我们将平时用...

CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，合理地进行特征组合和使用建模技巧可以提高模型性能。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行特征组合与建模技巧，并提供相...

在机器学习任务中，特征工程是至关重要的一步。对于分类特征的处理尤为重要，而CatBoost是一种能够自动处理分类特征的梯度提升决策树算法。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行自动分类特征处理，并提供相应的...

特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示...

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，常用于分类和回归任务。在实际应用中，数据通常包含各种类型的特征，其中类别特征是一种常见的类型。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据，包括数据预处...

XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特...

在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种...