multiprocess

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在數據科學和機器學習中,特徵工程是提高模型性能的關鍵步驟之一,通過創建新特徵或轉換現有特徵,我們可以更好地捕捉數據中的信息,提高模型的預測能力。然而,當處理大數據集時,特徵工程可能變得耗時,而且若是在研發階段,特徵其實是需要快速迭代去產生並且做後續的實驗,這也是近期遇到的問題,因此想在這篇文章實作多
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How to utilize batch input and multi-processing techniques to accelerate feature engineering? 問題 在進行特徵工程的過程中,我們通常需要處理各種各樣的數據,並轉換它們成有意義的特徵,以供後續的模型訓練
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