Được TopGit lập chỉ mục từ metadata GitHub: alteryx/featuretools có 7.7k sao, viết chủ yếu bằng Python. An open source python library for automated feature engineering
Tóm tắt dựng từ metadata GitHub của chính dự án — chưa có bài review TopGit. Trang sẽ tự động cập nhật khi bài review đầy đủ được xuất bản.
VÌ SAO CHƯA CÓ REVIEW
TopGit viết bài đầy đủ cho repo có nhiều sao nhất và được yêu cầu nhiều nhất. Trang này là snapshot trong thời gian chờ — xem README gốc ở tab READ ME.
"One of the holy grails of machine learning is to automate more and more of the feature engineering process." ― Pedro Domingos, A Few Useful Things to Know about Machine Learning
Featuretools is a python library for automated feature engineering. See the documentation for more information.
Installation
Install with pip
python -m pip install featuretools
or from the Conda-forge channel on conda:
conda install -c conda-forge featuretools
Add-ons
You can install add-ons individually or all at once by running:
python -m pip install "featuretools[complete]"
Premium Primitives - Use Premium Primitives from the premium-primitives repo
python -m pip install "featuretools[premium]"
NLP Primitives - Use Natural Language Primitives from the nlp-primitives repo
python -m pip install "featuretools[nlp]"
Dask Support - Use Dask to run DFS with njobs > 1
python -m pip install "featuretools[dask]"
Example
Below is an example of using Deep Feature Synthesis (DFS) to perform automated feature engineering. In this example, we apply DFS to a multi-table dataset consisting of timestamped customer transactions.
>> import featuretools as ft
>> es = ft.demo.load_mock_customer(return_entityset=True)
>> es.plot()
Featuretools can automatically create a single table of features for any "target dataframe"
We now have a feature vector for each customer that can be used for machine learning. See the documentation on Deep Feature Synthesis for more examples.
Featuretools contains many different types of built-in primitives for creating features. If the primitive you need is not included, Featuretools also allows you to define your own custom primitives.
Demos
Predict Next Purchase
Repository | Notebook
In this demonstration, we use a multi-table dataset of 3 million online grocery orders from Instacart to predict what a customer will buy next. We show how to generate features with automated feature engineering and build an accurate machine learning pipeline using Featuretools, which can be reused for multiple prediction problems. For more advanced users, we show how to scale that pipeline to a large dataset using Dask.
For more examples of how to use Featuretools, check out our demos page.
Testing & Development
The Featuretools community welcomes pull requests. Instructions for testing and development are available here.
Support
The Featuretools community is happy to provide support to users of Featuretools. Project support can be found in four places depending on the type of question:
For usage questions, use Stack Overflow with the featuretools tag.
For bugs, issues, or feature requests start a Github issue.
For discussion regarding development on the core library, use Slack.
For everything else, the core developers can be reached by email at [email protected]
Citing Featuretools
If you use Featuretools, please consider citing the following paper:
James Max Kanter, Kalyan Veeramachaneni. Deep feature synthesis: Towards automating data science endeavors. IEEE DSAA 2015.
BibTeX entry:
@inproceedings{kanter2015deep,
author = {James Max Kanter and Kalyan Veeramachaneni},
title = {Deep feature synthesis: Towards automating data science endeavors},
booktitle = {2015 {IEEE} International Conference on Data Science and Advanced Analytics, DSAA 2015, Paris, France, October 19-21, 2015},
pages = {1--10},
year = {2015},
organization={IEEE}
}
Built at Alteryx
Featuretools is an open source project maintained by Alteryx. To see the other open source projects we’re working on visit Alteryx Open Source. If building impactful data science pipelines is important to you or your business, please get in touch.
alteryx/featuretools có 7.7k sao GitHub — tải lại trang để xem số mới nhất, hoặc xem trực tiếp github.com/alteryx/featuretools. TopGit phản chiếu số sao của GitHub nhưng không cam kết đến từng phút.
alteryx/featuretools có những chủ đề gì?
GitHub topics của alteryx/featuretools: "automated-feature-engineering", "automated-machine-learning", "automl", "data-science", "feature-engineering", "machine-learning", "python", "scikit-learn". TopGit xếp repo vào nhóm AI Tools.
alteryx/featuretools có phải mã nguồn mở không?
Có — alteryx/featuretools phát hành theo license BSD-3-Clause, nghĩa là mã nguồn mở để đọc, fork và (tùy license) tái sử dụng. Mã: github.com/alteryx/featuretools.
alteryx/featuretools có trang demo không?
Dự án có trang chủ ở https://www.featuretools.com. Tab "Readme" ở trang này thường có ảnh chụp và hướng dẫn bắt đầu nhanh.
alteryx/featuretools còn đang phát triển không?
Commit gần nhất trên alteryx/featuretools là 26 ngày trước (theo timestamp GitHub). Repo có 913 fork — một chỉ báo về mức độ quan tâm của cộng đồng.
Cùng nhóm AI Tools còn repo nào?
alteryx/featuretools thuộc nhóm AI Tools trên TopGit, cùng 8 topic GitHub. Trang Trending và Topics liệt kê các repo cùng số sao và cùng ngôn ngữ để so sánh.
Đọc thêm về alteryx/featuretools ở đâu?
Trang TopGit này là một snapshot — tab "Readme" hiển thị nguyên văn README của repo (đã bỏ link, giữ ảnh). Repo GitHub ở github.com/alteryx/featuretools là nguồn chính thức.
Đọc đầy đủ README ở tab phía trên.
featuretools có đáng để bạn bỏ thời gian?
ChatGPT, Claude và Perplexity đều đọc được trang này. Hỏi thử xem họ nghĩ gì về featuretools.
/featuretools
