【机器学习】特征工程：从理论到实践的关键技巧

news2025/1/16 16:16:49

机器学习之特征工程实践技巧

1、引言
2、了解特征工程
- 2.1 机器学习
- 2.2 特征工程
3、特征工程的思路
4、特征工程的方法
5、特征工程的实践
6、总结

1、引言

小屌丝：鱼哥，你不厚道~
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小鱼：啥情况？
小屌丝：你为啥不给我讲一讲机器学习和大数据算法？
小鱼：就因为这？
小屌丝：那还有啥？
小鱼：你这还反问我了？
小屌丝：不然呢？
小鱼：…
小屌丝：今天开始，要跟着你学习机器学习。
小鱼：这…
小屌丝：我也不是无情的人。
小鱼：…
小屌丝：你把我的机器学习的知识教会了，会员卡余额充满。
小鱼：你说清楚… 啥会员卡，我可是正儿八经的人，补办会员卡的。
小屌丝：什么会员卡，你还不清楚？
小鱼：… 我真不清楚，你倒是说清楚啊，不然，容易误会。
小屌丝：超市的会员卡。
小鱼：昂，你要是这么说，那还真有。
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话不多说，为了会员卡余额，也得开始我们的机器学习。
但是今天我不按常理出牌，我先介绍机器学习的特征工程的实践技巧。

这更有助于你快速的入门。

2、了解特征工程

2.1 机器学习

人工智能领域的一个分支，它使得计算机能够从数据中学习并做出预测。
然而，机器学习算法的性能往往受到输入数据的质量和特征选择的影响。
为了优化算法的性能，我们需要对数据进行一系列的处理和分析，这个过程就是特征工程。

2.2 特征工程

特征工程是指通过对数据的探索和转化，提取出对预测目标有用的特征，以便提高机器学习算法的性能。
它是一种以数据为中心的解决问题的方法，能够帮助我们更好地理解数据，并找出影响预测结果的关键因素。
- 例如，在个性化推荐系统中，我们可以将用户的历史行为、商品属性等作为特征，利用机器学习算法训练模型，从而预测用户对未知商品的兴趣程度。
- 在这个过程中，特征工程起着至关重要的作用，它能够决定算法的性能和推荐质量。

3、特征工程的思路

特征工程的思路主要包括以下三个方面：特征选择、特征提取和特征处理。

1）特征选择
- 特征选择是特征工程的第一步，它的目的是从原始数据中挑选出对预测目标最有用的特征。
- 特征选择的方法有很多，如过滤式、包装式和嵌入式等。
  - 过滤式：是指根据特征的统计性质或业务逻辑进行选择，如相关性分析、卡方检验等。
  - 包装式：是指使用机器学习算法对数据进行预处理，如主成分分析、因子分析等。
  - 嵌入式：是指在训练机器学习模型时，将特征选择过程融入模型训练中，如Lasso回归、弹性网等。
2）特征提取
- 特征提取是指将原始数据转化为具有更强表征能力的特征。
- 例如，在语音识别中，我们可以将语音信号转化为声谱图，以便更好地捕捉声音的特性。
- 在自然语言处理中，我们可以将文本转化为词向量，以便更好地捕捉文本的语义信息。
3）特征处理
- 特征处理是指对数据进行清洗、规范化和增强等操作，以便提高数据的可读性和算法的稳定性。
- 例如，我们可以将数据中的缺失值进行填充，将分类数据进行独热编码，将数值数据进行归一化等。

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4、特征工程的方法

1）降维法
降维法是指通过降低数据的维度，以便更好地捕捉数据的结构特性和减少计算复杂度。常用的降维方法有主成分分析（PCA）、t-SNE等。
2）特征提取法
- 特征提取法是指从原始数据中提取出具有表征能力的特征。
- 常用的特征提取方法有文本向量化、图像特征提取等。
- 例如，在文本向量化中，我们可以使用Word2Vec、GloVe等算法将文本转化为词向量。
3）神经网络法
- 神经网络法是一种通过模拟人脑神经元的连接方式构建计算模型的方法。常用的神经网络法有深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）等。
- 通过神经网络法，我们可以将原始数据直接转化为特征表示，从而避免手动构建特征的过程。