data-science - 计算特征矩阵时提高性能？

Question

是否calculate_feature_matrix使用任何库（例如 numba）来提高性能？

Answer 1

我是 Featuretools 的维护者之一。calculate_feature_matrix目前仅使用 Pandas/Numpy/Scipy 中的函数来提高原始 Python 的性能。有几个领域使用 numba 或 Cython 可能会有所帮助，特别是在PandasBackend类和单个特征计算功能中。

但是，这样做需要 C 编译器或编译的 C 代码，因此会增加安装的复杂性。由于这种复杂性，它目前在我们的优先级列表中并不高，但我们可能会考虑在未来添加它。

相反，我们更关注对更大数据集的可扩展性，这涉及并行化而不是子程序优化。