Опишите сгенерированные функции
describe( печатает описание функций, сгенерированных Transformer)Transformer. Создайте FeatureTransformer Transformer объекта при помощи gencfeatures функция.
describe( печатает описание функций, идентифицированных Transformer,Index)Index.
Сгенерируйте функции из таблицы данных предиктора при помощи gencfeatures. Смотрите сгенерированные функции при помощи describe функция объекта.
Считайте данные об отключении степени в рабочую область как таблицу. Удалите наблюдения с отсутствующими значениями и отобразите первые несколько строк таблицы.
outages = readtable("outages.csv");
Tbl = rmmissing(outages);
head(Tbl)ans=8×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' }
{'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'}
{'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' }
{'West' } 2003-06-18 02:49 0 0 2003-06-18 10:54 {'attack' }
{'NorthEast'} 2003-07-16 16:23 239.93 49434 2003-07-17 01:12 {'fire' }
{'MidWest' } 2004-09-27 11:09 286.72 66104 2004-09-27 16:37 {'equipment fault'}
{'SouthEast'} 2004-09-05 17:48 73.387 36073 2004-09-05 20:46 {'equipment fault'}
Некоторые переменные, такие как OutageTime и RestorationTime, имеют типы данных, которые не поддерживаются такими функциями обучения классификаторов, как fitcensemble.
Сгенерируйте 25 функции из предикторов в Tbl который можно использовать для обучения упакованного ансамбля. Задайте Region табличная переменная в качестве отклика.
Transformer = gencfeatures(Tbl,"Region",25,"TargetLearner","bag")
Transformer =
FeatureTransformer with properties:
Type: 'classification'
TargetLearner: 'bag'
NumEngineeredFeatures: 22
NumOriginalFeatures: 3
TotalNumFeatures: 25
The Transformer объект содержит информацию о сгенерированных функциях и преобразованиях, используемых для их создания.
Чтобы лучше изучить сгенерированные функции, используйте describe функция объекта.
Info = describe(Transformer)
Info=25×4 table
Type IsOriginal InputVariables Transformations
___________ __________ ___________________________ _________________________________________________________________________________________________________________
Loss Numeric true Loss ""
Customers Numeric true Customers ""
c(Cause) Categorical true Cause "Variable of type categorical converted from a cell data type"
RestorationTime-OutageTime Numeric false OutageTime, RestorationTime "Elapsed time in seconds between OutageTime and RestorationTime"
sdn(OutageTime) Numeric false OutageTime "Serial date number from 01-Feb-2002 12:18:00"
woe3(c(Cause)) Numeric false Cause "Variable of type categorical converted from a cell data type -> Weight of Evidence (positive class = SouthEast)"
doy(OutageTime) Numeric false OutageTime "Day of the year"
year(OutageTime) Numeric false OutageTime "Year"
kmd1 Numeric false Loss, Customers "Euclidean distance to centroid 1 (kmeans clustering with k = 10)"
kmd5 Numeric false Loss, Customers "Euclidean distance to centroid 5 (kmeans clustering with k = 10)"
quarter(OutageTime) Numeric false OutageTime "Quarter of the year"
woe2(c(Cause)) Numeric false Cause "Variable of type categorical converted from a cell data type -> Weight of Evidence (positive class = NorthEast)"
year(RestorationTime) Numeric false RestorationTime "Year"
month(OutageTime) Numeric false OutageTime "Month of the year"
Loss.*Customers Numeric false Loss, Customers "Loss .* Customers"
tods(OutageTime) Numeric false OutageTime "Time of the day in seconds"
⋮
The Info Таблица показывает следующее:
Первые три сгенерированные функции являются исходными для Tbl, хотя программное обеспечение преобразует исходные Cause переменная - категориальная переменная c(Cause).
The OutageTime и RestorationTime переменные не включены в качестве сгенерированных функций, потому что они datetime переменные, которые не могут использоваться для обучения модели упакованного ансамбля. Однако программное обеспечение выводит многие сгенерированные функции из этих переменных, такие как четвертая функция RestorationTime-OutageTime.
Некоторые сгенерированные функции являются комбинацией нескольких преобразований. Для примера программное обеспечение генерирует шестую функцию woe3(c(Cause)) путем преобразования Cause переменная к категориальной переменной, а затем вычисление значений веса доказательств для полученной переменной.
Transformer - Характерный трансформаторFeatureTransformer объектХарактерный трансформатор, заданный как FeatureTransformer объект.
Index - Функции для описанияФункции для описания, заданные как числовой или логический вектор, указывающий положение признаков, или строковые массивы или массив ячеек из векторов символов, указывающих имена признаков.
Пример: 1:12
Типы данных: single | double | logical | string | cell
Info - Описание функцийОписания функций, возвращенные как таблица. Каждая строка соответствует сгенерированной функции, и каждый столбец содержит следующую информацию.
| Имя столбца | Описание |
|---|---|
Type | Указывает тип данных функции numeric или categorical
|
IsOriginal | Указывает, является ли функция исходной функцией (true) или проектируемая функция (false) |
InputVariables | Указывает исходные функции, используемые для генерации функции |
Transformations | Описывает преобразования, используемые для генерации функции, в порядке их применения - Для получения дополнительной информации смотрите Преобразования функции. |
Эта таблица предоставляет дополнительную информацию о некоторых из более сложных описаний преобразования функций в Info.Transformations.
| Пример имени функции | Описание преобразования образца в Info | Дополнительная информация |
|---|---|---|
eb4(Variable) | Equal-width binning (number of bins = 4) | Программное обеспечение разделяет Variable значения в 4 интервалы равной ширины. Получившаяся функция является категориальной переменной. |
fenc(Variable) | Frequency encoding (number of levels = 10) | Программа вычисляет частоту 10 категории (или уровни) в Variable. В получившейся функции программное обеспечение заменяет каждое категориальное значение соответствующей частотой категорий, создавая числовую переменную. |
kmc1 | Centroid encoding (component #1) (kmeans clustering with k = 10) | Программа использует кластеризацию k-means, чтобы назначить каждое наблюдение одному из 10 кластеры. Каждая строка получившейся функции соответствует наблюдению и является 1st компонент центроида кластера, сопоставленный с этим наблюдением. Результирующей функцией является числовая переменная. |
kmd4 | Euclidean distance to centroid 4 (kmeans clustering with k = 10) | Программа использует кластеризацию k-means, чтобы назначить каждое наблюдение одному из 10 кластеры. Каждая строка получившейся функции является евклидовым расстоянием от соответствующего наблюдения до центроида 41й кластер. Результирующей функцией является числовая переменная. |
kmi | Cluster index encoding (kmeans clustering with k = 10) | Программа использует кластеризацию k-means, чтобы назначить каждое наблюдение одному из 10 кластеры. Каждая строка получившейся функции является индексом кластера для соответствующего наблюдения. Получившаяся функция является категориальной переменной. |
q50(Variable) | Equiprobable binning (number of bins = 50) | Программное обеспечение разделяет Variable значения в 50 интервалы равной вероятности. Получившаяся функция является категориальной переменной. |
woe5(Variable) | Weight of Evidence (positive class = Class5) | Программа выполняет следующие шаги, чтобы создать результирующую функцию:
|
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.