在機器學習和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域中，特征工程是提取、轉(zhuǎn)換和選擇原始數(shù)據(jù)以創(chuàng)建更具信息價值的特征的過程。假設(shè)拿到一份數(shù)據(jù)集之后，如何逐步完成特征工程呢？
一、特性類型分析
不同類型的特征包含的信息不同的，首先需要按照賽題字段的說明去對每個字段的類型進行區(qū)分。
下面是對不同類型的特征進行編碼和操作的方法，其中取值特征本身包含的信息較多，因此可以直接考慮進行縮放：
1.1 數(shù)值型特征
- 縮放：將數(shù)值特征縮放到一個范圍，通常使用Min-Max縮放或標準化(z-score)。
- 離散化：將連續(xù)數(shù)值轉(zhuǎn)換為離散類別，例如分箱操作。
- 平滑化：應(yīng)用平滑算法（如指數(shù)平滑）來減少噪聲和波動。
- 派生新特征：通過組合或數(shù)學運算創(chuàng)建新的數(shù)值型特征。
1.2 類別型特征
- 標簽編碼：將類別映射為整數(shù)，常用于樹模型。
- 獨熱編碼：將類別轉(zhuǎn)換成二進制向量，適用于線性模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
- 有序編碼：根據(jù)類別的有序關(guān)系，將其轉(zhuǎn)換成整數(shù)編碼。
- 統(tǒng)計特征：基于類別特征進行統(tǒng)計計算，如均值、頻率等。
1.3 時間型特征
- 提取時間信息：從時間戳中提取年、月、日、小時等信息作為新特征。
- 周期性處理：對于循環(huán)時間特征，可以使用正弦余弦變換將其轉(zhuǎn)換為線性空間。
1.4 文本型特征
- 詞袋模型：將文本轉(zhuǎn)換為向量表示，如TF-IDF、詞頻等。
- 詞嵌入：使用詞向量將單詞映射到連續(xù)向量空間，如Word2Vec、GloVe。
- 文本長度：記錄文本的長度作為一個特征。
1.5 圖像型特征
- 預(yù)訓練網(wǎng)絡(luò)特征提取：使用預(yù)訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如VGG、ResNet）提取圖像特征。
- 圖像直方圖：提取圖像的顏色直方圖作為特征。
1.6 組合特征
- 特征交叉：將不同特征進行交叉組合，創(chuàng)造新的特征。
- 特征合并：將多個特征合并為一個更有意義的特征。
二、找到關(guān)鍵特征
數(shù)據(jù)往往具有大量的特征，而并非所有特征都對目標變量有同等重要的影響。為了建立高性能的機器學習模型，我們需要找到關(guān)鍵特征，即對預(yù)測目標具有顯著貢獻的特征。
2.1 相關(guān)性分析
相關(guān)性是衡量兩個變量之間線性關(guān)系強度的指標，可以用來發(fā)現(xiàn)特征與目標變量之間的關(guān)聯(lián)程度。常用的相關(guān)性計算方法包括皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)。通過計算各個特征與目標變量之間的相關(guān)性，我們可以找到與目標變量強相關(guān)的特征。
2.2 樹模型重要性
決策樹和隨機森林等樹模型可以通過測量特征在樹中分裂中的貢獻度來評估特征的重要性。樹模型重要性的計算方法通常包括特征在樹中分裂的次數(shù)、特征帶來的信息增益或基尼系數(shù)的變化等。
三、對特征進行編碼
在將數(shù)據(jù)納入模型之前，還需要對特征進行編碼，將原有的特征轉(zhuǎn)換成數(shù)值形式，或者抽取出特征中的信息。
- 特征抽?。耗承┨卣骺赡芎写罅啃畔?，但以原始形式難以表達，特征編碼有助于從中抽取出有用的信息，提高模型的表現(xiàn)。
- 處理類別型數(shù)據(jù)：類別型特征常常需要進行編碼，以便模型能夠理解并學習它們之間的關(guān)系。
類別特征編碼有多種方法可供選擇，常見的包括標簽編碼、獨熱編碼、二進制編碼等。每種方法都有其優(yōu)勢和限制，因此需要綜合考慮特征的屬性和模型的要求，選擇最適合的編碼方式。在實際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)具體情況選擇適合的編碼方法，這需要考慮以下因素：
類別特征的性質(zhì)：
- 若類別特征存在順序關(guān)系，標簽編碼可能更合適，以保留類別之間的相對大小關(guān)系。
- 若類別特征之間沒有順序關(guān)系，獨熱編碼或二進制編碼可能更為合適，以避免引入錯誤的信息。
數(shù)據(jù)集的規(guī)模：
當數(shù)據(jù)集規(guī)模較大時，獨熱編碼可能導(dǎo)致高維度問題，增加計算開銷，可以考慮使用二進制編碼或其他降維方法。
機器學習算法的要求：
不同的機器學習算法對特征編碼的要求不同，需要根據(jù)使用的模型類型來選擇合適的編碼方式。
四、構(gòu)建基礎(chǔ)模型
在進行特征工程后，下一步是構(gòu)建Baseline（基礎(chǔ)模型），這是機器學習任務(wù)中的重要步驟。Baseline是一個簡單而基礎(chǔ)的模型，用來作為后續(xù)模型優(yōu)化和改進的起點。
五、構(gòu)造新的特征
在特征工程的過程中，創(chuàng)造性地構(gòu)造新的特征是一個關(guān)鍵步驟。通過構(gòu)造新特征，我們可以進一步提取數(shù)據(jù)中的有用信息，增強模型的表達能力和泛化能力。
在特征構(gòu)造時，我們可以優(yōu)先從已確定的重要特征入手，因為這些特征對目標變量有顯著貢獻，可能攜帶著更多有用的信息。
分組統(tǒng)計特征：
- 對數(shù)據(jù)進行分組，例如按照類別特征、時間窗口等分組。
- 在每個組內(nèi)，計算各種統(tǒng)計量，如平均值、標準差、最大值、最小值等，作為新特征。
排序特征：
- 對數(shù)據(jù)進行排序，例如按照時間順序、數(shù)值大小等排序。
- 可以計算位置特征，如第一個出現(xiàn)、最后一個出現(xiàn)，或者計算排序之間的差值等。
時間序列特征：
- 如果數(shù)據(jù)具有時間性質(zhì)，可以提取時間序列特征。
- 如計算滾動平均、滾動標準差、時間差分等。
統(tǒng)計特征：
- 利用歷史信息計算統(tǒng)計特征，如過去一段時間內(nèi)的均值、方差等。
- 這些統(tǒng)計特征可以反映數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和趨勢。
組合特征：
- 將不同特征進行組合，創(chuàng)建新的特征。
- 可以通過加、減、乘、除等數(shù)學運算進行組合。
在創(chuàng)造新特征時，需要注意新特征的含義和對問題的貢獻。新特征應(yīng)該能夠更好地表達數(shù)據(jù)的特點和模式，同時避免引入噪聲或不必要的信息。理解新特征的意義，有助于我們更好地解釋模型的預(yù)測結(jié)果，并為特征選擇提供指導(dǎo)。
六、特征篩選與驗證
特征篩選是特征工程中的關(guān)鍵步驟之一，它有助于優(yōu)化模型的復(fù)雜度和性能，同時保留對目標有意義的有效特征。在特征篩選過程中，我們需要添加新特征并驗證Baseline模型的精度變化，同時注意精度變化是否是隨機波動引起的。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-626582.html
在特征篩選過程中，我們需要注意精度變化是否只是由于隨機波動導(dǎo)致的。為了排除隨機性的影響，可以采用以下方法：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-626582.html
- 交叉驗證（Cross-Validation）：使用交叉驗證可以降低隨機性帶來的影響，通過多次實驗取平均值來評估特征的性能變化。
- 統(tǒng)計顯著性檢驗：使用統(tǒng)計顯著性檢驗（如t-test）來判斷特征的添加是否顯著提升了模型性能。
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