python - 如何使用 Featuretools 为没有直接特征的单个表创建特征？

Question

我使用了@willk 的答案，但它弹出了一个错误。在这里查看威尔克的回答。 willk's anser我无法在他的回答中发表评论，因为我没有足够的声誉(超过 50)。

所以我的问题是如何使下面的代码工作？或者请提供一个解决方案，该解决方案使用 featuretools 为单个表应用自动特征工程(以 iris 为例)并且没有要规范化的直接特征(从现有表创建新表)。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd 
import featuretools as ft

# Load data and put into dataframe
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
df['species'] = iris.target
df['species'] = df['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})

# Make an entityset and add the entity
es = ft.EntitySet(id = 'iris')
es.entity_from_dataframe(entity_id = 'data', dataframe = df, 
                     make_index = True, index = 'index')

# Run deep feature synthesis with transformation primitives
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset = es, target_entity = 'data',
                                  trans_primitives = ['add', 'multiply'])
feature_matrix.head()

ValueError: ('Unknown transform primitive add.', 'Call ft.primitives.list_primitives() to get', '可用基元列表')

Answer 1

featuretools 的 0.6.1 版本更改了一些原始名称。下面的代码应该为你运行

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd 
import featuretools as ft

# Load data and put into dataframe
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
df['species'] = iris.target
df['species'] = df['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})

# Make an entityset and add the entity
es = ft.EntitySet(id = 'iris')
es.entity_from_dataframe(entity_id = 'data', dataframe = df, 
                     make_index = True, index = 'index')

# Run deep feature synthesis with transformation primitives
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset = es, target_entity = 'data',
                                  trans_primitives = ['add_numeric', 'multiply_numeric'])
feature_matrix.head()