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特征选择作为机器学习工作流程中的关键环节,对模型性能具有决定性影响。
Featurewiz是一个功能强大的特征选择库,具备以下核心能力:
- 高度自动化的特征选择,仅需少量代码即可完成。
- 全面的特征工程功能,不仅能够选择特征,还能生成数百个衍生特征并自动筛选最优特征组合。
- 实现了广受认可的mRMR(最小冗余最大相关)算法,这是特征选择领域公认的高效算法之一。
多年来,Featurewiz已成为许多数据科学家的首选工具,在学术领域获得140多篇Google Scholar论文引用。
最新的Featurewiz-Polars版本通过集成Polars数据处理引擎,在处理速度、可扩展性和大规模数据集处理能力方面实现了显著提升。
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