【AI深究】特征工程（Feature Engineering）深度解析：原理、算法与工程实践|核心原理、主流方法、数学表达、未来趋势|归一化与标准化、降维、文本、时间、类别型、AutoFE|未来前沿

最新推荐文章于 2025-10-30 22:10:11 发布

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大家好，我是爱酱。本篇延续将会系统梳理特征工程（Feature Engineering）的定义、核心流程、主流方法、数学表达、工程实践与未来趋势，结合数学公式，帮助你全面理解这一机器学习与AI落地的“灵魂工程”。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

特征工程（Feature Engineering）是指将原始数据（Raw Data）转化为更适合机器学习模型的特征（Feature），以提升模型性能和泛化能力的系统性过程。

英文专有名词：Feature Engineering, Feature Extraction, Feature Transformation, Feature Selection
本质：用统计、算法和领域知识，把原始观测值“提炼”为模型可理解、可学习的变量，是数据科学中最具创造性和影响力的环节之一。

特征工程通常包含以下几个关键步骤：

特征创建（Feature Creation）
- 基于原始数据构造新特征，如面积/房价=单价、年龄=当前年份-出生年份等。
特征变换（Feature Transformation）
- 对特征进行数学变换，如标准化、归一化、对数变换、分箱（Binning）等。
特征提取（Feature Extraction）
- 从高维或非结构化数据中提取低维、信息密集的新特征，如PCA、LDA、文本的TF-IDF、图像的边缘检测等。
特征选择（Feature Selection）
- 筛选出最相关、最有用的特征，剔除冗余和噪声，常用方法有过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）。
特征评估与迭代（Feature Evaluation & Iteration）
- 通过模型验证、特征重要性分析、可视化等手段，不断优化特征集。