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！

善战者不争，善胜者不怒。君子不争，故天下无与之争

引言在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模。特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。特征工程的重要意义数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好，则实现的结果越好。影响预测结果好坏的

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。...

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