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feature-engineering-kit

feature-engineering-kit

github.com/dkyazzentwatwaデータ・データベース12458 回インストール29 週間前に更新
リポジトリ

feature-engineering-kit について

Feature Engineering Kitは、エンコーディング、スケーリング、特徴量生成によってデータを変換するスキルです。日付・テキスト特徴量の作成や欠損値の処理にも対応します。

主な機能

  1. 01ワンホット・ラベル・ターゲットエンコーディング
  2. 02標準・最小最大・ロバストスケーリング
  3. 03多項式交互作用の生成
  4. 04連続値のビニング
  5. 05日付特徴量の抽出
  6. 06テキスト特徴量の作成と欠損値補完

活用シーン

  1. 01モデリング用のカテゴリーデータ準備
  2. 02数値列のスケーリング
  3. 03日付・テキスト特徴量の生成
  4. 04欠損値の処理

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill feature-engineering-kit

インストール後、Claude Code で/feature-engineering-kitを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/feature_engineering.pyscripts/requirements.txt

詳細

特徴量エンジニアリングキット

エンコーディング、スケーリング、変換による特徴量エンジニアリングを自動化します。

機能

  • エンコーディング：ワンホット、ラベル、ターゲットエンコーディング
  • スケーリング：標準化、最小最大スケーリング、ロバストスケーリング
  • 多項式特徴量：相互作用を生成
  • ビニング：連続特徴量を離散化
  • 日付特徴量：時間ベースの特徴量を抽出
  • テキスト特徴量：TF-IDF、単語数
  • 欠損値の処理：補完方法

CLI の使用方法

python feature_engineering.py --data train.csv --output engineered.csv --config config.json

依存関係

  • scikit-learn>=1.3.0
  • pandas>=2.0.0
  • numpy>=1.24.0

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