Feature Engine

Feature engineering package with sklearn like functionality

Feature-engine — 1.9.3feature-engine.trainindata.com

GitHub - feature-engine/feature_engine: Feature engineering and selection open-source Python library compatible with sklearn.GitHub

Installation

From PyPI using pip:

pip install feature_engine

From Anaconda:

conda install -c conda-forge feature_engine

Or simply clone it:

git clone https://github.com/feature-engine/feature_engine.git

Example Usage

Python 을 사용한 많은 ML 코드 작업에서 반복적으로 작성하게 되는 feature engineering 유틸 함수를 모아놓은 패키지. 예를 들어, 아래 코드는 일정 개수 미만의 label 을 취합해서 별도의 label 로 재정의 하는 코드. 이를 feature_engine 패키지의 RareLabelEncoder 를 사용하여 코드 몇 줄로 해결할 수 있음.

>>> import pandas as pd
>>> from feature_engine.encoding import RareLabelEncoder

>>> data = {'var_A': ['A'] * 10 + ['B'] * 10 + ['C'] * 2 + ['D'] * 1}
>>> data = pd.DataFrame(data)
>>> data['var_A'].value_counts()

Out[1]:
A    10
B    10
C     2
D     1
Name: var_A, dtype: int64

>>> rare_encoder = RareLabelEncoder(tol=0.10, n_categories=3)
>>> data_encoded = rare_encoder.fit_transform(data)
>>> data_encoded['var_A'].value_counts()

Out[2]:
A       10
B       10
Rare     3
Name: var_A, dtype: int64

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