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如何获取featuretools中最高实体的trans_primitives?

在featuretools中,要获取最高实体的trans_primitives,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入featuretools库:
代码语言:txt
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import featuretools as ft
  1. 创建一个实体集(entity set)对象,用于存储数据:
代码语言:txt
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es = ft.EntitySet()
  1. 添加实体(entities)到实体集中,每个实体代表一个数据表:
代码语言:txt
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es = es.entity_from_dataframe(entity_id='table_name', dataframe=dataframe, index='index_column')

其中,'table_name'是实体的名称,dataframe是数据表的DataFrame对象,'index_column'是数据表中的索引列。

  1. 定义实体之间的关系(relationships),通过添加关系来连接实体:
代码语言:txt
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relationship = ft.Relationship(parent_variable=es['parent_entity']['parent_variable'], 
                              child_variable=es['child_entity']['child_variable'])
es = es.add_relationship(relationship)

其中,'parent_entity'和'child_entity'是实体的名称,'parent_variable'和'child_variable'是连接实体的变量。

  1. 使用Deep Feature Synthesis(DFS)方法生成特征矩阵:
代码语言:txt
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feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_entity='target_entity')

其中,'target_entity'是目标实体的名称。

  1. 获取最高实体的trans_primitives:
代码语言:txt
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trans_primitives = ft.list_primitives().groupby('type')['name'].apply(list)['transform']

这将返回一个列表,包含所有trans_primitives的名称。

总结: 通过以上步骤,可以使用featuretools库获取最高实体的trans_primitives。featuretools是一个用于自动化特征工程的强大工具,它可以帮助我们从原始数据中自动生成有意义的特征,加速机器学习模型的训练和预测过程。

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