alteryx/featuretools

해결하는 문제

Featuretools는 머신러닝 워크플로에서 수동으로 수행되어 시간이 많이 소요되는 특징 공학 프로세스를 자동화하도록 설계되었습니다. 사용자는 여러 관련 데이터 테이블에서 단일 특징 테이블을 자동으로 생성하여, 원시 데이터를 각 대상 엔티티(예: 고객)에 대해 머신러닝 모델에 사용할 수 있는 특징 벡터로 변환할 수 있습니다.

작동 방식

이 라이브러리는 여러 테이블에 걸쳐 특징을 자동으로 계산하는 Deep Feature Synthesis (DFS)라고 불리는 프로세스를 사용합니다. 특징 생성을 위한 구성 요소인 "프리미티브"를 사용하여 계산을 수행합니다. 이러한 프리미티브는 라이브러리에서 제공하는 내장 프리미티브이거나 사용자가 정의한 커스텀 프리미티브일 수 있습니다. 타임스탬프가 포함된 고객 거래와 같은 멀티 테이블 데이터 세트를 처리할 수 있으며, Dask 지원을 사용하여 대규모 데이터 세트로 확장할 수 있습니다.

대상 사용자

ML 파이프라인을 위해 관계형 데이터에서 특징을 효율적으로 생성해야 하는 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어.

주요 특징

• 자동 특징 공학: Deep Feature Synthesis를 사용하여 멀티 테이블 데이터 세트에서 특징 행렬을 자동으로 생성합니다.
• 커스터마이징 가능한 프리미티브: 다양한 내장 프리미티브와 NLP 및 프리미엄 기능을 위한 선택적 애드온을 포함하며, 사용자가 고유한 커스텀 프리미티브를 정의할 수 있도록 합니다.
• 확장성: 대규모 데이터 세트에서 여러 작업을 사용하여 DFS를 실행하기 위한 Dask를 지원합니다.
• 멀티 테이블 지원: 복잡한 관계형 데이터 구조(entitysets)를 처리하도록 특별히 설계되었습니다.