机器学习实践鹿-2-让特征工程为你助力

特征，我们都知道，就是x_1，x_2... 如果数据集包含100万个不同的街道名称，就可以使用稀疏表示法，仅存储张量中的非零值。性别特征是女，年龄是20-30之间，将二者特征组合是非常强的对用户预测是否点击商品的特征。

特征工程概述

特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它对机器学习模型的性能有重要影响。特征工程的主要目标是将原始数据转化为机器学习模型易于处理的格式，从而提高模型的准确性和效率。

特征工程包括一系列操作，主要包括：

• 数据预处理： 对原始数据进行清洗、转换和标准化，去除噪声和异常值，并统一数据格式。
• 特征选择： 从原始数据中选出与目标变量相关性高的特征，去除冗余和无关特征。
• 特征转换： 对选出的特征进行转换，例如离散化、归一化、降维等，以提高模型的性能。

数据预处理

数据预处理是特征工程的第一步，它对原始数据进行清洗、转换和标准化，去除噪声和异常值，并统一数据格式。数据预处理的主要操作包括：

• 缺失值处理： 对缺失值进行填充或删除，常用的填充方法包括均值填充、中值填充和众数填充。
• 异常值处理： 去除或替换异常值，常用的异常值处理方法包括截断和Winsorize。
• 数据标准化： 对数据进行标准化，使数据分布在相同的范围内，常用的标准化方法包括Z-score标准化和MinMax标准化。

特征选择

特征选择是特征工程的第二步，它从原始数据中选出与目标变量相关性高的特征，去除冗余和无关特征。特征选择的主要方法包括：

• 过滤法： 根据特征与目标变量的相关性对特征进行排序，选择相关性高的特征。常用的过滤法包括卡方检验、互信息法和相关系数法。
• 包裹法： 将特征组合在一起，选择组合后与目标变量相关性最高的特征组合。常用的包裹法包括向前选择法、向后选择法和逐步选择法。
• 嵌入法： 在训练机器学习模型的同时进行特征选择，常用的嵌入法包括L1正则化和L2正则化。

特征转换

特征转换是特征工程的第三步，它对选出的特征进行转换，例如离散化、归一化、降维等，以提高模型的性能。特征转换的主要操作包括：

• 离散化： 将连续特征离散化为离散值，常用的离散化方法包括等宽离散化、等频离散化和K-means离散化。
• 归一化： 将特征值归一化到[0, 1]或[-1, 1]的范围内，常用的归一化方法包括Z-score归一化和MinMax归一化。
• 降维： 将高维特征降维为低维特征，常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。

特征工程的应用

特征工程在机器学习中的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：

• 图像识别： 对图像进行特征提取和转换，例如边缘检测、霍夫变换和尺度不变特征变换（SIFT）。
• 自然语言处理： 对文本进行分词、词性标注和句法分析，提取文本特征。
• 推荐系统： 对用户行为数据进行特征提取和转换，例如协同过滤和基于内容的推荐。

结论

特征工程是机器学习实践中的重要一环，它通过对原始数据进行一系列操作，将数据转化为机器学习模型易于处理的格式，从而提高模型的准确性和效率。本文介绍了特征工程的基本概念和应用，希望能够帮助读者理解和掌握特征工程技术。