本文以特征工程的基本概念为引,着重介绍了特征工程的主要工作流程和实现方法,供大家学习参考。 1.特征工程的基本定义 维基百科中给特征工程做出了简单定义:特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。简而言之,特征工程就是一个把原始数据转变成特征的过程,这些特征可以很好的描...
一文看懂特征工程(基本概念+重要性+性能评估4步骤) 特征工程是机器学习工作流程中重要的组成部分,他是将原始数据「翻译」成模型可理解的形式。 本文将介绍特征工程的基本概念、重要性和性能评估的4个步骤。 特征工程的重要性 大家都听过美国计算机科学家 Peter Norvig 的2句经典名言: 基于大量数据的简单模型优于基于...
以上为大家介绍了几种较为常见、通用的数据预处理方式,但只是浩大特征工程中的冰山一角。往往很多特征工程的方法需要我们在项目中不断去总结积累比如:针对缺失值的处理,在不同的数据集中,用均值填充、中位数填充、前后值填充的效果是不一样的;对于类别型的变量,有时我们不需要对全部的数据都进行哑编码处理;对于时间...
1. 工程项目的基本信息,首先可以介绍工程项目的名称、地理位置、规模和所属行业等基本信息,让读者对工程项目有一个整体的认识。 2. 工程项目的背景介绍,接着可以简要介绍工程项目的背景,包括项目的起源、发展历程、目的和意义等,让读者了解工程项目的由来和发展动机。 3. 工程项目的技术特点,可以详细描述工程项目的...
特征工程基础知识介绍 特征工程是将原始数据转化为特征的过程，这些特征可以更好地测量或描述输入输出之间的内在关系，通过这些特征来构建数学模型，从而提高模型对未知数据预测的准确性。特征工程在整个机器学习模型生命周期中所处的阶段见图2。图2：特征工程在机器学习建模中所处的阶段 特征工程的主要目的就...
基础语法介绍 核心概念 特征工程的核心在于如何从原始数据中提取有用的信息。常见的特征工程步骤包括: 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复值。 特征选择:选择最相关的特征,减少噪声。 特征转换:对特征进行标准化、归一化或编码。 特征构造:创建新的特征,增强模型的表达能力。
例如,两个l2标准化TF-IDF向量的点积是向量的余弦相似度,并且是信息检索社区常用的向量空间模型的基本相似性度量。 1.7总结 最后总结如下: StandardScaler在异常值存在的情况下无法保证平衡的特征尺度,并且StandardScaler,MinMaxScaler对异常值的存在非常敏感。 MaxAbsScaler绝对值映射在[0,1]范围内,在仅有正数据时,MaxAbs...
一、特征的基本概念 二、特征工程介绍 三、特征工程的基本思路和方法 1. 根据不同数据类型来构建特征 2. 构建特征的流程和步骤 四、构建特征的基本原则 1. 能用简单的模型先用简单的模型 2. 特征不是越多越好,需要挖掘能够代表事物本质的特征 3. 尽量选择从多个维度来描述事物的特征 ...
2.特征工程介绍 特征工程 特征抽取 数据特征的预处理 特征选择 为什么需要特征工程 样本数据中的特征有可能会出现缺失值、重复值、异常值等,那么我们需要对特征中的噪点数据进行处理,处理的目的就是为了得到更加纯净的样本集,让模型基于这组数据可以有更好的预测能力。