关于

历史

数据科学家在数据预处理和转换上花费了大量的时间。我们曾经认为，如果能将最常用的数据预处理技术和转换方法收集到一个库中，我们就可以从中挑选并选择所需的转换方法，就像使用任何其他sklearn类一样使用它。这就是Feature-engine的最初愿景。

Feature-engine 是一个开源的 Python 包，最初设计用于支持在线课程 机器学习中的特征工程，但现在它已经获得了广泛的关注，并支持课程之外的转换。它于2017年发布，自那时起，已经出现了多个版本，并且一个不断增长的国际社区开始主导其开发。

治理

Feature-engine 的决策过程和治理结构在 **治理文档** 中有所阐述。

核心贡献者

以下人员目前是 Feature-engine 开发和维护的核心贡献者：

Soledad Galli

Morgan Sell

前核心贡献者

以下人员是 Feature-engine 开发和维护的前核心贡献者：

Chris Samiullah

Nicolas Galli

贡献者

一个不断壮大的国际社区正在开始引领 Feature-engine 的开发。你可以在 GitHub 贡献者页面 了解更多关于 Feature-engine 的贡献者。

引用 Feature-engine

如果您在科学出版物中使用 Feature-engine，可以引用以下论文：Galli, S., (2021). Feature-engine: 一个用于机器学习特征工程的 Python 包. 开源软件杂志, 6(65), 3642.

Bibtex 条目：

@article{Galli2021,
doi = {10.21105/joss.03642},
url = {https://doi.org/10.21105/joss.03642},
year = {2021},
publisher = {The Open Journal},
volume = {6},
number = {65},
pages = {3642},
author = {Soledad Galli},
title = {Feature-engine: A Python package for feature engineering for machine learning},
journal = {Journal of Open Source Software}
}

你也可以在 zenodo.org 上找到 Feature-engine 每个版本的 DOI（数字对象标识符）；使用该网站上的 BibTeX 来引用软件的特定版本。

艺术作品

高质量的 PNG 和 SVG 标志可在仓库的 docs/images/ 源目录中获取。