特征工程

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:34

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再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的，fit_transform要不只带一个参数：特征矩阵，要不带两个参数：特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗？还是故意设计成这样？方法fit_transform中有fit这一单词，它和训练模型的fit方法有关联吗？接下来，我将在《使用sklearn优雅地进行数据挖掘》中阐述其中的奥妙！

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第六篇！该系列的前五篇文章：机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 特征工程之特征缩放&特征编码这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，...

在网上找到了美团一位叫付晴川同学些的ppt，里面有一幅描述用户特征工程的图，感觉总结得还是比较到位的。现在把图片贴出来：这张图将用户特征工程里的大面基本都囊括了。因为ppt本身做得比较简单，现在我们试图针对图里的每一项，结合具体的业务场景，做个比较详细的分析。1.特征提取，或者说原始数据提取原作者画图的时候将第一项命名为特征提取，我觉得作者想表达的本意应该是从哪获得相关数据，所以叫原始数据提取可

什么是特征工程？特征工程解决了什么问题？为什么特征工程对机器学习很重要？怎么做特征工程？怎么做好特征工程？集众多博友智慧，一文全面了解并应用特征工程。特征工程（Feature Engineering）特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。特征工程简单讲就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。如何能够分解和聚合原始数据，以更好的表达问题的本质？这是做特征工程的目的。...

特征工程概述一、特征工程概述 特征工程 = 数据准备（for 数据挖掘）数据清洗、转换 1.1 特征工程主要内容 1.2 特征工程重要性好数据&amp;amp;amp;amp;gt;多数据&amp;amp;amp;amp;gt;好算法数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼这个上限而已应用机器学习基本上就是特征工程 二、特征构造的常用方法文本数据特征提取（类似茎叶图）图像数据特征提取用...

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