过程变量监测器REF542PLUS

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Siemens Simovert Pulsumrichter 6SE2108-3AA00 
Siemens Masterdrive AC/AC Drive 6SE7 015-0EP70-Z 
bmp Servomotor T4-0530-45-320/?T1S4 
               SEW Frequenzumricht?er Movidrive MDV60A0055-3-?4-00 
Phoenix Contact FL Switch MCS16TX 2832700 
Phoenix Contact Inline Control ILC 350 PN 2876928 
Phoenix Contact FL Switch MCS16TX 2832700 
Telemecanique Frequenzumricht?er ALTIVAR 61 ATV61HU40N4Z
FESTO Schwenkantrieb DRQD-B-25-180-Y?SRJ-A-AL-FW
Siemens Simovert Pulsumrichter 6SE2108-3AA00 #K2 
Bosch Verst?rker-Leit?erkarte PL6-AGC1  
QUIN Servomotor MBA703701511S16?4 
Rexroth Druckbegrenzung?sventil DBETE-51/100G24?Z31M 
Leine&Linde Drehgeber 675504951 10-30V 
Parker Servomotor SMHA60601.45112?ID654 
ABB Single Servodrive Unit 3HAC14550-3/03A 
SEW EURODRIVE Movitrac MC07B0030-3-4?-00/FSC11B 
wenglor Barcodes-Scanne?r FIS-6300-0101 
SEW EURODRIVE MOVIFIT Anschlussbox MTA11A-503-I653?-D01
MKS Regler Drosselventilre?gler 1651C2S 
ABB Frequenzumricht?er ACS800-01-0003-?3+E200+K454
SEW Eurodrive Feldverteiler MFP22D/MM07D-50?3-00/Z27F0 
Sinumerik 840C/840CE Messkreisbaugr. 6FC5111-0BA00-0?AA

这是特征工程方法系列的篇。在机器学习的实践中，特征工程是重要而定义松散的方面之一。它可以被视为艺术，没有严格的规则，创造性是其关键。

特征工程是要为机器学习模型创建更好的信息表示。即便使用非线性算法，如果使用原始数据，我们也无法建模数据集的变量之间的所有交互（关系）。因此，我们需要手工探查、处理数据。

这就带来了一个问题——深度学习怎么讲？深度学习是为了小化手工处理数据的需求，使模型能够自行学习恰当的数据表示。在图像、语音、文本之类没有给定其他“元数据”的数据上，深度学习会表现得更好。而在表格式数据上，没有什么可以战胜梯度提升树方法，例如XGBoost或LightGBM。机器学习竞赛证明了这一点——几乎所有表格式数据的获胜方案中，基于决策树的模型是佳的，而深度学习模型通常没法达到这么好的结果（但混合基于决策树的模型时效果非常好;-)）

特征工程的偏差是领域知识。取决于需要解决的问题，每个数据集应该使用不同的特征工程方法，原因正在于此。不过，仍有一些广泛使用的方法，至少值得尝试下能否提升模型表现。HJvavVeen的讲演中提到了大量的实用信息。下面的一些方法正是根据讲演的描述实现的。