特征工程（归一化、特征编码、特征组合、数据扩充）

最新推荐文章于 2022-10-15 15:43:42 发布

风谨_

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TianxiaoV/article/details/88839451

特征工程对于机器学习至关重要，包括归一化以统一特征量级，加速梯度下降算法；特征编码将类别数据转换为数值；组合特征通过创建新的特征来丰富模型输入；数据扩充在数据不足时通过各种方式增强样本多样性，防止过拟合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

特征工程

归一化

为什么要归一化
直观操作是将各维特征转到同一个量级，平均对学习器的权重，同时还能加快基于梯度下降算法的收敛速度
归一化适用范围
归一化在基于梯度下降的算法（SVM, DNNs）中能起到以上作用，不适用于决策树模型，决策树学习基于信息增益
常见归一化方法

线性函数归一化 $f_{norm}=(f-f_{min})/(f_{max}-f_{min})$

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