数据挖掘中的特征工程理解与使用下载

weixin_39821051 2021-12-07 13:51:11

特征工程初学者 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/m0_46483888/57769005?utm_source=bbsseo

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数据挖掘：特征工程——特征处理与特征构建这里贴一张网上特征工程的流程，供大家学习。一、什么是特征工程 特征工程：其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。。就是获取更好的训练数据。主要有两个方面：获取更好的数据使机器学习算法达到最优二、特征工程处理的意义有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而...

人们观测或者收集到的数据样本是高维的，但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布，即高维空间中的一个低维“嵌入”。且在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，因此特征工程的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型的训练速度，还会获得更好的性能。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限，因此工程的..

数据挖掘：特征工程——特征降维与选择特征的处理和构建已经在上一篇特征处理和构建文章中有所总结。接来下对特征降维和选择进行说明。一、什么是特征降维与特征选择？一般经过特征处理和生成后，会产生大量的特征，而这些特征中有的特征是很重要的，但不是每一项特征都对模型有用，因此，要将这类没用的特征剔除掉。所以，特征降维与特征选择的主要目的就是为了剔除无用的特征。之前一直有个疑惑，既然特征降维与特征选择...

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它综合运用了统计学、机器学习、数据库、模式识别等多领域的技术和方法，旨在发现数据中的模式、关联、趋势、异常等，以帮助决策者做出更明智的决策。数据预处理和特征工程是数据分析、机器学习等领域中非常重要的环节，它们可以显著提高数据的质量和模型的性能，为后续的准确分析和有效预测奠定坚实的基础。收集过程中要确保数据的完整性和准确性，注意数据的来源是否可靠，是否存在数据缺失等问题。

Part 4-1 : 特征工程现在开始数据挖掘中最玄妙也是最重要的部分：特征工程（Feature Engineering）。初学机器学习，一般只是对此概念及相关内涵有所了解，此处试图以实践性的角度，详细阐述特征工程。引用一句老掉牙的话，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。好特征即使使用一般的模型，也能得到很好的效果！好特征的灵活性在于它允许你可以选择不复杂的模型，同时...

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