什么是機器學(xué)習(xí)中的特征提?。?/h3>

特征提取是數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)中的基本概念，是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合分析或建模的格式過程中的關(guān)鍵步驟。特征，也稱為變量或?qū)傩?，是我們用來進行預(yù)測、對對象進行分類或從數(shù)據(jù)中獲取見解的數(shù)據(jù)點的特定特征或?qū)傩浴?/span>

本質(zhì)上，特征提取涉及以增強給定任務(wù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性的方式選擇、轉(zhuǎn)換或創(chuàng)建這些特征。

它是干什么用的？

由于多種原因，它是一項不可或缺的技術(shù)：

• 降維：在許多數(shù)據(jù)集中，可能存在許多特征，這可能導(dǎo)致一種稱為維數(shù)災(zāi)難的現(xiàn)象。高維數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性，并可能導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型過度擬合。特征提取技術(shù)有助于減少維數(shù)，同時保留基本信息。
• 降噪：原始數(shù)據(jù)通常包含噪聲或不相關(guān)的信息，可能會影響模型的準確性。特征提取方法旨在濾除噪聲并突出數(shù)據(jù)中最有意義的方面。
• 可解釋性：通過特征提取簡化數(shù)據(jù)可以使分析更具可解釋性。它幫助我們關(guān)注最重要的變量并理解它們的關(guān)系。
• 提高模型性能：有效的特征提取可以通過為機器學(xué)習(xí)算法提供更清晰、信息更豐富的輸入來增強模型性能。這在分類、回歸和聚類等任務(wù)中尤其重要。

特征提取方法有多種形式，從用于降維的主成分分析 (PCA) 等統(tǒng)計技術(shù)，到從文本、圖像或其他數(shù)據(jù)類型中提取相關(guān)信息的特定領(lǐng)域方法。

特征提取的簡單示例

讓我們從使用詞袋（BoW）技術(shù)進行特征提取的簡單的基于文本的示例開始。

輸入文本數(shù)據(jù)：假設(shè)您有三個短文本文檔的集合：

1. “I like cats and dogs.”
2. “Dogs are great pets.”
3. “I prefer cats over dogs.”

第 1 步：Tokenization

通過將文本分解為單獨的單詞或標記來對文本進行標記。標記化后，您將得到一個單詞列表：

1. [“I”, “l(fā)ike”, “cats”, “and”, “dogs.”]
2. ?[“Dogs”, “are”, “great”, “pets.”]
3. ?[“I”, “prefer”, “cats”, “over”, “dogs.”]

第 2 步：創(chuàng)建詞匯表

通過識別整個文檔集合中的唯一單詞來創(chuàng)建詞匯表：

詞匯：[“I”, “l(fā)ike”, “cats”, “and”, “dogs”, “are”, “great”, “pets”, “prefer”, “over”]

步驟 3：文檔-術(shù)語矩陣（特征提取）

構(gòu)建文檔術(shù)語矩陣 (DTM) 或詞袋表示，其中每行對應(yīng)一個文檔，每列對應(yīng)詞匯表中的一個單詞。DTM 中的值表示各個文檔中每個單詞的頻率：

第四步：特征表示

文檔術(shù)語矩陣 (DTM) 是您的特征表示。每個文檔現(xiàn)在都表示為詞頻向量。

例如，文檔1可以表示為特征向量[1,1,1,1,2,0,0,0,0,0]。

這些特征向量可用于各種文本分析任務(wù)，例如文本分類、情感分析或聚類。BoW 技術(shù)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示，使其適合機器學(xué)習(xí)算法來處理和分析基于文本的信息。

機器學(xué)習(xí)中的 9 大特征提取技術(shù)和算法

特征提取包含多種技術(shù)，可大致分為降維方法和增強特征質(zhì)量和相關(guān)性的策略。在這里，我們探討了各種數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序中使用的一些最常見的特征提取技術(shù)：

1.?主成分分析（PCA）：

• 目的：??PCA 是一種降維技術(shù)，用于將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為新的坐標系，其中稱為主成分的維度是正交的，并捕獲數(shù)據(jù)中的最大方差。
• 用例：?降低高維數(shù)據(jù)集的維數(shù)，同時保留盡可能多的信息。

2. 線性判別分析（LDA）：

• 目的：??LDA 是一種降維技術(shù)，專注于通過將數(shù)據(jù)投影到低維空間來最大化分類問題中類之間的可分離性。
• 用例：?類別區(qū)分至關(guān)重要的分類任務(wù)的特征提取。

3. t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）：

• 目的：??t-SNE 主要用于通過降低數(shù)據(jù)維數(shù)同時保留數(shù)據(jù)點之間的局部關(guān)系來進行可視化和特征提取。
• 使用案例：?可視化高維數(shù)據(jù)，尤其是在聚類任務(wù)中。

4. 特征縮放和標準化：

• 目的：?縮放和標準化特征可確保不同特征具有可比較的尺度，這對于許多機器學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。
• 使用案例：?預(yù)處理數(shù)據(jù)以避免對特征尺度敏感的模型出現(xiàn)偏差，例如KNN和SVM。

5.?特征工程：

• 目的：?特征工程涉及創(chuàng)建新特征或轉(zhuǎn)換現(xiàn)有特征以增強模型可用的信息。這可以包括數(shù)學(xué)運算、特定領(lǐng)域的知識或交互術(shù)語。
• 用例：?針對特定問題定制功能并提高模型性能。

6.?非負矩陣分解（NMF）：

• 目的：??NMF 將數(shù)據(jù)矩陣分解為兩個低維矩陣，通常表示部分及其組合。它有助于找到可解釋的特征。
• 使用案例：?文本數(shù)據(jù)、圖像分割和信號處理中的主題建模。

7. 獨立成分分析（ICA）：

• 目的：??ICA 將多變量信號分離為可加的獨立分量。它通常用于分離混合信號。
• 使用案例：?信號處理和一些生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的盲源分離。

8.小波變換：

• 目的：?小波變換將數(shù)據(jù)分解為多個尺度的不同頻率分量，揭示不同分辨率下的特征。
• 使用案例：?圖像和信號處理、時頻分析中的特征提取。

9.自編碼器：

• 目的：?自動編碼器是學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)編碼為低維表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)的編碼器部分充當(dāng)特征提取機制。
• 使用案例：?通用降維和特征提取，通常用于深度學(xué)習(xí)。

這些常見的特征提取技術(shù)為數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者提供了一個工具箱，可以根據(jù)項目的具體要求有效地預(yù)處理數(shù)據(jù)、降低維度并提高特征質(zhì)量。技術(shù)的選擇應(yīng)以數(shù)據(jù)的性質(zhì)以及分析或建模任務(wù)的目標為指導(dǎo)。

深度學(xué)習(xí)特征提取

深度學(xué)習(xí)特征提取是指使用預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始數(shù)據(jù)（通常是圖像、文本或其他類型的高維數(shù)據(jù)）中自動提取信息特征。深度學(xué)習(xí)模型，特別是用于圖像數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和用于文本等序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)，可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中復(fù)雜的模式和表示。

以下是深度學(xué)習(xí)特征提取及其應(yīng)用的概述：

1.用于圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：

• 在圖像方面，CNN 通過自動學(xué)習(xí)分層和空間相關(guān)特征，徹底改變了特征提取。
• VGG、ResNet 和 Inception 等深度 CNN 架構(gòu)在包含數(shù)百萬張圖像的大型圖像數(shù)據(jù)集（例如 ImageNet）上預(yù)先訓(xùn)練了模型。這些模型可以進行微調(diào)或用作特定圖像相關(guān)任務(wù)的特征提取器。
• 這些網(wǎng)絡(luò)的最后一層通常包含可用作通用圖像表示的高級特征，并且這些特征可以輸入到其他機器學(xué)習(xí)模型中。

2.用于文本特征提取的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：

• RNN，特別是長短期記憶（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）網(wǎng)絡(luò)已廣泛用于文本數(shù)據(jù)。
• 預(yù)訓(xùn)練的 RNN 模型（例如Word2Vec、GloVe）和基于Transformer的模型（例如 BERT）用于從文本數(shù)據(jù)中提取特征。這些模型從文本文檔中捕獲語義和上下文信息。
• 從這些模型中提取的特征可用于各種自然語言處理 (NLP) 任務(wù)，例如情感分析、命名實體識別或文本分類。

3. 特征提取的遷移學(xué)習(xí)：

• 遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)中的一種廣泛使用的技術(shù)，其中預(yù)訓(xùn)練的模型針對特定任務(wù)進行了微調(diào)。特征提取可能是遷移學(xué)習(xí)的重要組成部分。
• 使用預(yù)先訓(xùn)練的模型作為特征提取器，即使您的數(shù)據(jù)集很小或特定，您也可以利用從大型且多樣化的數(shù)據(jù)集中學(xué)到的知識。
• 針對新任務(wù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型的最后幾層，同時保持較低層固定是一種常見的方法。

深度學(xué)習(xí)在特征提取中的應(yīng)用

• 圖像分類：深度學(xué)習(xí)特征提取用于圖像分類任務(wù)，其中提取的特征被傳遞到分類器以區(qū)分對象或場景。
• 對象檢測：深度學(xué)習(xí)模型提取特征來檢測和定位圖像中的對象。
• 文本分類：對于垃圾郵件檢測或情感分析等任務(wù)，從文本數(shù)據(jù)中提取深度學(xué)習(xí)特征至關(guān)重要。
• 異常檢測：從原始數(shù)據(jù)中提取的深層特征可以幫助識別各個領(lǐng)域的異?；虍惓Ｖ?，例如欺詐檢測或質(zhì)量控制。

深度學(xué)習(xí)特征提取很有價值，因為它允許數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暗示能力，即使他們從頭開始訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)或資源有限。通過使用預(yù)先訓(xùn)練的模型，您可以節(jié)省時間和資源，同時在各種任務(wù)中實現(xiàn)最先進的性能。

十大 NLP 文本特征提取技術(shù)

自然語言處理 (NLP) 中的特征提取涉及將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可輸入機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)字表示。NLP 特征提取對于廣泛的 NLP 任務(wù)至關(guān)重要，例如文本分類、情感分析、命名實體識別和機器翻譯。以下是 NLP 特征提取的一些常用技術(shù)：

1. 詞袋（BoW）：

• BoW 將文檔表示為詞頻或二進制值的向量。它丟棄文本的順序和結(jié)構(gòu)，但捕獲特定單詞的存在或不存在。
• BoW 可以擴展為包含n元語法（n 個單詞的序列）來捕獲一些本地上下文。

2.?詞頻-逆文本頻率（TF-IDF）：

• TF-IDF 是一種數(shù)值統(tǒng)計量，反映文檔中單詞相對于文檔集合（語料庫）的重要性。
• 它為文檔中頻繁出現(xiàn)但在語料庫中罕見的單詞分配更高的分數(shù)。

3.?詞嵌入：

• 詞嵌入將詞表示為固定維空間中的密集、連續(xù)值向量。常用的技術(shù)有 Word2Vec、GloVe 和 FastText。
• 詞嵌入捕獲詞之間的語義關(guān)系，并可用于通過聚合詞向量（例如求平均或加權(quán)和）來導(dǎo)出文檔的向量表示。

4.?預(yù)訓(xùn)練語言模型：

• 預(yù)訓(xùn)練語言模型，如 BERT、GPT-2 和 RoBERTa，因 NLP 特征提取而聞名。
• 這些模型提供上下文嵌入，考慮到周圍的單詞，并且能夠捕獲復(fù)雜的語義和句法信息。

5.?詞性（POS）標記：

• 詞性標注識別句子中每個單詞的語法類別，例如名詞、動詞、形容詞等。這些信息可以用作各種 NLP 任務(wù)中的特征。

6.命名實體識別（NER）：

• NER 從文本中提取實體（例如人名、組織、位置），識別出的實體可以用作特征。

7.情感分析：

• 情感分析的功能通常包括情感詞典，它提供單詞列表及其相關(guān)的情感分數(shù)。
• 還可以提取與否定、強化詞和情緒轉(zhuǎn)變相關(guān)的特征。

8. 用詞頻或序列長度表示文本：

• 基本特征，例如文檔中的單詞數(shù)量或特定單詞或短語的頻率，可以用作特定 NLP 任務(wù)的特征。

9.基于語法的特征：

• 從文本句法結(jié)構(gòu)派生的特征（例如解析樹或語法關(guān)系）可用于涉及語法或句法分析的任務(wù)。

10. 文檔嵌入：

• Doc2vec這樣的技術(shù)可以通過考慮文檔中單詞的上下文來獲取整個文檔的向量表示。

NLP 中特征提取技術(shù)的選擇取決于具體任務(wù)、數(shù)據(jù)集和可用資源。嘗試不同的技術(shù)并執(zhí)行特征工程來提高 NLP 模型的性能是很常見的。此外，隨著 NLP 研究的不斷發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練的語言模型因其提供豐富的上下文嵌入的能力而受到歡迎，并顯著提高了各種 NLP 任務(wù)的現(xiàn)有技術(shù)水平。

9 大自動特征提取技術(shù)

自動特征提取，通常稱為自動特征工程或特征學(xué)習(xí)，是讓機器學(xué)習(xí)算法或模型從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并生成相關(guān)特征而無需人工干預(yù)的過程。當(dāng)處理高維數(shù)據(jù)或難以用手工特征捕獲的復(fù)雜模式時，這種方法非常有利。自動特征提取方法包括：

1.特征學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度自動編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。自動編碼器通過將數(shù)據(jù)編碼到低維空間然后將其解碼回來來學(xué)習(xí)緊湊的表示。CNN 從圖像中學(xué)習(xí)分層特征，這對于各種計算機視覺任務(wù)很有幫助。

2.遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型（例如，BERT ResNet 等預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型）從新數(shù)據(jù)集或領(lǐng)域中提取特征。這些模型在大量數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到的特征可以針對特定任務(wù)進行微調(diào)。

3. 主成分分析（PCA）

PCA 是一種降維技術(shù)，可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的坐標系，其中維度（主成分）捕獲最大方差。它可以被認為是一種在保留基本信息的同時降低維度的自動特征提取方法。

4.非負矩陣分解（NMF）

NMF 將數(shù)據(jù)矩陣分解為兩個低維矩陣，表示部分及其組合。它提取可解釋且對各種應(yīng)用程序有用的特征。

5.獨立成分分析（ICA）

ICA 將混合信號分離成獨立的分量，可用于各種應(yīng)用，包括信號處理中的盲源分離。

6.詞嵌入和語言模型

在自然語言處理 (NLP) 中，詞嵌入（例如 Word2Vec、GloVe）捕獲單詞之間的語義關(guān)系，允許模型自動學(xué)習(xí)單詞的向量表示。預(yù)訓(xùn)練的語言模型（例如 BERT、GPT）可以學(xué)習(xí)上下文嵌入并從文本數(shù)據(jù)中提取特征。

7.進化算法

進化算法，例如遺傳編程，可以進化數(shù)學(xué)表達式或特征組合來優(yōu)化特定的目標函數(shù)。

8.?AutoML 平臺

TPOT和Auto-Sklearn等自動機器學(xué)習(xí) (AutoML) 平臺可自動執(zhí)行特征選擇和工程過程，使用各種技術(shù)來識別給定機器學(xué)習(xí)任務(wù)的信息最豐富的特征。

9.深度特征選擇：

深度特征選擇方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入數(shù)據(jù)中排序或選擇最相關(guān)的特征，針對特定任務(wù)對其進行優(yōu)化。

自動特征提取可以顯著減少對領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和手動特征工程的需求，這使得在涉及大型、復(fù)雜數(shù)據(jù)集時特別有價值。它允許機器學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)和利用數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，從而提高各種任務(wù)的性能。

如何在Python示例中實現(xiàn)特征提取

讓我們考慮使用流行的 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集在圖像數(shù)據(jù)上下文中進行特征提取的實際示例。CIFAR-10 數(shù)據(jù)集由 10 個不同類別的 60,000 張 32×32 彩色圖像組成，每個類別有 6,000 張圖像。在這里，我們將使用主成分分析 (PCA) 執(zhí)行圖像分類的特征提取：

第 1?步：數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，您將加載并預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)。對于 CIFAR-10，您需要讀取圖像并將其轉(zhuǎn)換為合適的格式（例如，NumPy 數(shù)組）。您還可以對像素值進行標準化，以確保它們在同一范圍內(nèi)（例如，[0, 1]）。

第 2 步：使用 PCA 進行特征提取

對圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用主成分分析。PCA 旨在找到信息最豐富的正交方向（主成分），沿著該方向數(shù)據(jù)方差最大化。這有效地降低了數(shù)據(jù)的維度。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# Assuming 'X' is your preprocessed image data
X = X.reshape(X.shape[0], -1) # Flatten images into 1D arrays

# Specify the number of principal components you want to retain
n_components = 100 # You can choose the number based on your needs

# Apply PCA
pca = PCA(n_components=n_components)
X_pca = pca.fit_transform(X)

應(yīng)用 PCA 后，??X_pca?將包含轉(zhuǎn)換為低維表示的圖像數(shù)據(jù)，每個圖像由一組減少的特征表示。這些特征是原始像素值的線性組合，捕獲數(shù)據(jù)中最顯著的變化。

第 3?步：模型訓(xùn)練和評估

您可以使用簡化的特征表示 (?X_pca?) 來訓(xùn)練圖像分類的機器學(xué)習(xí)模型。例如，您可以使用支持向量機 (SVM) 或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類器將圖像分類到各自的類別中。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a Support Vector Machine (SVM) classifier
svm_classifier = SVC()
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

在此示例中，PCA 用于降低圖像數(shù)據(jù)的維度，同時保留最重要的信息。然后使用通過 PCA 獲得的低維特征來訓(xùn)練用于圖像分類的機器學(xué)習(xí)模型。這只是特征提取的一個實例；相同的概念可以應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)類型和任務(wù)。

如何在 BERT 中實現(xiàn)特征提取

BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）是 Google 開發(fā)的強大的預(yù)訓(xùn)練語言模型，可用于廣泛的自然語言處理 (NLP) 任務(wù)。BERT 捕獲上下文信息和單詞之間的關(guān)系，使其成為從文本中提取特征的寶貴工具。要從 BERT 中提取特征，可以按照以下步驟操作：

1、預(yù)處理：

在從 BERT 中提取特征之前，您需要準備文本數(shù)據(jù)。使用 BERT 預(yù)訓(xùn)練期間使用的相同分詞器將文本分詞為子詞。大多數(shù) BERT 模型都帶有分詞器。

2. 使用預(yù)訓(xùn)練的 BERT 模型：

選擇適合您任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練 BERT 模型?！癰ert-base-uncased”和“bert-large-uncased”等模型通常用于英語文本。

3.加載BERT模型：

您可以使用流行的 NLP 庫（例如 Python 中的 Hugging Face 的 Transformers 庫）來加載預(yù)訓(xùn)練的 BERT 模型。例如：

from transformers import BertModel, BertTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

4. 代幣化：

使用 BERT 分詞器對文本數(shù)據(jù)進行分詞。這會將您的文本轉(zhuǎn)換為 BERT 可以理解的標記。

text = "Your text goes here."
tokens = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

5.特征提?。?/strong>

with torch.no_grad():
    output = model(**tokens)
    hidden_states = output.last_hidden_state

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# Assuming 'images' is a list of preprocessed image data
features = []
for image in images:
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = preprocess_input(image)
    feature = base_model.predict(image)
    features.append(feature)