featuretools
रिलेशनल डेटासेट पर डीप फीचर सिंथेसिस का उपयोग करने वाली स्वचालित पायथन फीचर इंजीनियरिंग लाइब्रेरी।
डीप फीचर सिंथेसिस का उपयोग करके मल्टी-टेबल डेटासेट को मशीन लर्निंग फीचर मैट्रिक्स में बदलें।
Featuretools एक पायथन लाइब्रेरी है जो रिलेशनल और टाइम-सीरीज़ डेटासेट से फीचर निर्माण को स्वचालित करती है। यह रिलेशनल डेटा को मशीन लर्निंग मॉडल के लिए तैयार एक फ्लैट फीचर मैट्रिक्स में एकत्रित और रूपांतरित करने के लिए डीप फीचर सिंथेसिस का उपयोग करती है। पायथन पाइपलाइन में मैन्युअल फीचर निर्माण को बदलने के इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को इसका उपयोग करना चाहिए।
यह क्या है
लाइब्रेरी EntitySets का उपयोग करके कई टेबल में संबंधों को मैप करती है और रूपांतरण और एकत्रीकरण प्रिमिटिव लागू करती है। यह रिलेशनल संरचनाओं पर नेस्टेड गणनाओं को जोड़कर एक टारगेट डेटाफ्रेम के लिए स्वचालित रूप से फीचर वेक्टर जनरेट करती है। आप कस्टम प्रिमिटिव भी परिभाषित कर सकते हैं या वैकल्पिक NLP और Dask एक्सटेंशन के साथ कार्यक्षमता का विस्तार कर सकते हैं।
किसके लिए
यह टूल मल्टी-टेबल रिलेशनल डेटाबेस और ट्रांजैक्शनल डेटा के साथ काम करने वाले पायथन डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए उपयुक्त है। इसे गैर-प्रोोग्रामर्स के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है जिन्हें ग्राफिकल यूजर इंटरफेस या टैबुलर पॉइंट-एंड-क्लिक टूल की आवश्यकता होती है। फीचर जनरेट करने से पहले इसके लिए कच्चे डेटा को रिलेशनल प्रारूपों में संरचित करने की भी आवश्यकता होती है।
मुख्य विशेषताएँ
Deep Feature Synthesis Engine
संबंधित तालिकाओं में स्वचालित रूप से नेस्टेड एकत्रीकरण और परिवर्तन सुविधाएँ बनाता है।
Custom Primitive Definitions
अंतर्निहित परिवर्तन नियम अपर्याप्त होने पर आपको कस्टम पायथन फ़ंक्शन लिखने की अनुमति देता है।
NLP and Scaled Extensions
समानांतर निष्पादन के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रिमिटिव और Dask एकीकरण का समर्थन करता है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- मल्टी-टेबल डेटासेट से सीधे रिलेशनल फीचर निर्माण को स्वचालित करता है।
- विशिष्ट डोमेन गणनाओं के लिए अनुकूलन योग्य फीचर प्रिमिटिव प्रदान करता है।
- समानांतर कंप्यूट क्लस्टर में फीचर जनरेशन निष्पादित करने के लिए Dask के साथ एकीकृत होता है।
- तेज़ मूल्यांकन के लिए अंतर्निहित डेमो डेटासेट और ट्यूटोरियल नोटबुक शामिल हैं।
कहाँ कमी है
- बड़े डेटासेट में डीप फीचर जनरेट करने के लिए significativa मेमोरी और CPU संसाधनों की आवश्यकता होती है।
- पायथन में डेटासेट स्कीमा और टेबल संबंधों को सही ढंग से परिभाषित करने के लिए अग्रिम काम की आवश्यकता होती है।
- सैकड़ों कम-मूल्य वाली विशेषताएं उत्पन्न कर सकता है जिनकी बाद में फीचर चयन की आवश्यकता होती है।
मूल्य & लाइसेंस
Featuretools BSD-3-Clause लाइसेंस के तहत उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। प्राथमिक लागत बड़े डेटासेट पर फीचर निष्कर्षण चलाने के लिए आवश्यक कंप्यूट हार्डवेयर और मेमोरी से आती है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
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विकल्प
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सामान्य प्रश्न
How do you scale Featuretools on large datasets?
आप कई कोर या क्लस्टर नोड्स में डीप फीचर सिंथेसिस चलाने के लिए वैकल्पिक Dask एक्सटेंशन स्थापित कर सकते हैं।
Can you create custom feature logic?
हाँ, Featuretools आपको पायथन में कस्टम एकत्रीकरण और परिवर्तन प्रिमिटिव को परिभाषित करने की अनुमति देता है।
