目錄
- 特征工程自動化（FeatureTools實戰）
- 1. 引言
- 2. 項目背景與意義
- 2.1 特征工程的重要性
- 2.2 自動化特征工程的優勢
- 2.3 工業級數據處理需求
- 3. 數據集生成與介紹
- 3.1 數據集構成
- 3.2 數據生成方法
- 4. 自動化特征工程理論基礎
- 4.1 特征工程的基本概念
- 4.2 FeatureTools庫簡介
- 4.3 關鍵公式與指標
- 5. FeatureTools實戰與GPU加速應用
- 5.1 FeatureTools基本使用方法
- 5.2 GPU加速在特征工程中的應用
- 5.3 自動化特征工程的優勢
- 6. PyQt GUI設計與實現
- 7. 系統整體架構
- 8. 數學公式與關鍵指標
- 9. 完整代碼實現
- 10. 代碼自查與BUG排查
- 11. 總結與展望
- 12. 結語
特征工程自動化（FeatureTools實戰）
1. 引言
在機器學習與數據挖掘領域，特征工程被認為是影響模型性能的關鍵步驟。一個高質量的特征可以大大提升模型的預測能力，而傳統的手動特征工程往往費時費力，且容易受到人為主觀因素的干擾。隨著大數據時代的到來，自動化特征工程逐漸成為數據科學領域的重要研究方向。通過利用自動化工具，我們可以在海量數據中自動構造、篩選和組合特征，從而大幅降低開發成本，提高模型效果。FeatureTools 作為自動化特征工程領域的領先庫，能夠基于原始數據自動構造多層次、多維度的特征，為下游建模提供豐富的輸入變量。
本項目以特征工程自動化為主題，結合醫療、金融等多個領域常見數據集，通過模擬生成大規模數據，利用 FeatureTools 自動構建特征，并利用GPU加速部分數值計算。為了提高系統的易用性與用戶體驗，我們還采用了 PyQt 構建桌面 GUI，將數據加載、特征構造、模型訓練與結果展示進行集成，實現交互式分析。整個項目代碼總行數超過350行，所有代碼均經過嚴格自查和異常捕獲，確保系統在工業級大規模數據環境下穩定運行。
在本文中，我們將詳細介紹特征工程自動化的理論與實踐，包括數據集生成與介紹、特征構造的基本原理、FeatureT
