天池比赛数据挖掘心电图特征工程

Task3 特征工程 3.1 学习目标 学习时间序列数据的特征预处理方法 学习时间序列特征处理工具 Tsfresh(TimeSeries Fresh)的使用 3.2 内容介绍 数据预处理 时间序列数据格式处理 加入时间步特征time 特征工程 时间序列特征构造 特征筛选 使用 tsfresh 进行时间序列特征处理

黎明之道 黎明之道 2021.03.22
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天池比赛数据挖掘心电图数据分析

Task 2 数据分析 2.1 EDA 目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问

黎明之道 黎明之道 2021.03.22
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数据挖掘建模过程全公开

「数仓宝贝库」,带你学数据!导读: 本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例,详细介绍数据挖掘的建模过程。 数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。 对餐饮企业而言,数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据,

Karen110 Karen110 2021.08.05
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数据挖掘建模过程全公开
天池比赛数据挖掘心电图模型融合

Task 5: 模型融合 5.1 学习目标 学习融合策略 完成相应学习打卡任务 5.2 内容介绍https://mlwave.com/kaggleensemblingguide/ https://github.com/MLWave/KaggleEnsembleGuide模型融合是比赛后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式。1

黎明之道 黎明之道 2021.03.22
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