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  <author_name>momijiame</author_name>
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  <blog_title>CUBE SUGAR CONTAINER</blog_title>
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    <anon>Python</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>pandas</anon>
    <anon>featuretools</anon>
    <anon>macOS</anon>
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  <description>今回は featuretools というパッケージを用いた総当り特徴量エンジニアリング (brute force feature engineering) について書いてみる。 総当り特徴量エンジニアリングは、実際に効くか効かないかに関係なく、考えられるさまざまな処理を片っ端から説明変数に施して特徴量を作るというもの。 一般的にイメージする、探索的データ分析などにもとづいて特徴量を手動で作っていくやり方とはだいぶアプローチが異なる。 そして、featuretools は総当り特徴量エンジニアリングをするためのフレームワークとなるパッケージ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers Prod…</description>
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  <published>2019-11-30 02:14:36</published>
  <title>Python: featuretools ではじめる総当り特徴量エンジニアリング</title>
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