高维组合特征的处理：什么是组合特征？如何处理高维组合特征？ 问题：什么是组合特征？如何处理高维组合特征？ 分析与解答 合成特征的方法 如何处理高维组合特征 内容来源 问题：什么是组合特征？如何处理高维组合特征？ 分析与解答 为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。以广告点击预估问题为例，原始数据有语言和类型两种离散特征，表1.2 是语言和类型对点击的影响。为了提高拟合能力， 语言和类型可以组成二阶特征，表1.3 是语言和类型的组合特征对点击的影响。 以逻辑回归为例，假设数据的特征向量为 X = ( x 1 , x
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本文探讨了机器学习中的组合特征，解释了如何通过特征相乘、相除和分桶来创建高阶特征。面对由此产生的高维特征矩阵，提出了特征降维和筛选方法，如PCA、LDA、t-SNE和随机森林等，以降低计算负担并提高模型效率。特征降维带来的好处包括减少存储需求、加快计算速度、提升模型性能和数据可视化。
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