特征工程怎么做

最新推荐文章于 2025-07-07 18:39:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/71079456
特征工程在机器学习中至关重要，涉及特征构建、提取和选择。好的特征能提升模型性能，减少对复杂算法的依赖。文章介绍了PCA、ICA、LDA等特征提取方法，以及滤波器、封装器和集成方法的特征选择技术，并提供了实际应用案例，如推荐系统中的特征工程。建议理解数据特性，坚持RFMVT原则，并不断迭代优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在工业应用中，feature 比算法重要，数据比 feature 重要，有很多 kaggle 参赛者分享经验时也是说 feature engineering 很重要，今天来写一写特征工程相关的。

本文结构

  1. Feature Engineering 是什么
  2. 有什么用
  3. 怎么用
  4. 实际应用

1. 是什么

参考

先用例子来直观地了解一下

例如要分析声音，直接拿来数据，是什么都学不到的，需要进行 fourier 变换

Paste_Image.png

例如分析图片，判断这个图片是不是苹果，可以选择 形状，颜色分布，边 来作为feature

Paste_Image.png

特征工程就是选择一些表示典型特征的数据，来替代原始数据作为模型的输入，进而得到比较好的输出效果。

2. 有什么用

特征越好，模型的性能越好，而且可以不用很复杂的数学模型也能达到不错的效果

3. 怎么做

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特征工程:特征构建
Cosophia的博客
02-06 2313
特征工程中的特征构建的主要目的是生成新的特征，而针对不同的特征，有多种方式可以形成新的特征，例如有针对分类特征、针对数值特征和针对文本特征对其进行生成新的特征。
特征工程的建立过程
hezzfew的博客
08-24 494
1 特征工程 1.1 了解特征工程 数据挖掘“二八原则” 80%的精力 => 选取特征 20%的精力 => 模型融合等 基于数据分析与探索提取潜在有价值的特征 特征工程重要性 特征越好，模型的性能越出色 特征越好，构建的模型越简单 特征越好，模型的灵活性越强 1.2 特征提取与特征组合 特征提取 基于数据分析与探索提取 箱型图分析 点线图分析 离散型特征很重要： 可用于设计规则 易于模型拟合，xgboost、lightgbm、catboost等都以决策树为基模型 便于理解 便于做特征组合
如何做特征工程？
RUN
01-22 252
【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
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-07 1158
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！
学习笔记：特征工程（三）——特征构建
weixin_46081757的博客
05-22 2124
我能生成新特征吗？
【特征工程构建】
weixin_44950743的博客
08-23 111
特征提取
Day6 特征工程的构建方法
qq_40427276的博客
05-12 237
Python数据处理与特征工程
06-30
【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据...
Spark数据处理与特征工程
01-07
现在可以用spark来做大数据上的数据处理，比如数据工程、监督学习、无监督学习模型的构建，只要计算资源够就OK。【大数据底层做分布式处理】 注意：spark基于RDD形态、DataFrame形态两种形态的工具库，其中基于RDD...
特征工程的基本流程
Lavi的专栏
05-15 2513
特征工程的基本流程0 前言1 数据采集 / 清洗 / 采样2 特征处理2.1 数值型2.2 类别型2.3 时间型2.4 文本型2.5 统计型2.6 组合特征3 特征选择3.1 过滤型3.2 包裹型3.3 嵌入型 0 前言 特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息，可以是文本或者数据。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征...
特征工程
mayanli123的博客
08-25 6069
一、特征工程简介 二、特征构建 三、数据预处理 四、特征选择 五、特征提取 一、特征工程简介 1.1特征工程是什么？ 特征工程是这样一个过程：将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。 特征工程就是一个把原始数据转变成特征的过程，这些特征可以很好的描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的表现性能可以达到最优（或者接近最佳性能）。 从数学的角度来看，特征工程就是人工地去...
特征工程（2）：特征构建
满腹的小不甘
06-20 1429
特征的构建与选取在提高预测精度方面越来越受到重视，甚至影响到预测项目的成败。 通常初始特征是基于领域经验构建的，比如在预测短期负荷的时候，一般会考虑节假日、气温、历史负荷水平等因素来构建特征。然而这样得到的特征未必能够充分地描述目标变量，因此很有必要基于这些初始特征构建更多更强的特征，从而尽可能地提高预测精度。最近几年这方面的研究也不少，百度等科技巨头企业已经有成熟...
Python特征工程
weixin_45366750的博客
08-12 2839
一、目的 将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能 二、内容 缺失：加入先验知识 异常：清除噪声 集中：数据集中（归一化、标准化）、变量集中（特征筛选、降维） 有价值：数据有价值（数据分桶）、变量有价值（特征构造） ...
特征工程的方法论,一般都这么做
datayx的文章
06-09 1013
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxAI算法工程师交流群一.为什么要做特征工程1.选对模型有用的特征，让模型达到尽可能大的性能（准确率）；2.剔除掉无用特征，减少模型的过拟合，增加模型泛化能力；2.对有用特征做相应变化处理，减少模型复杂性，增加模型的性能；二.特征工程都要做什么1.特征采集评估主要是评估需要采集的成本，特征的...
关于特征工程
a353833082的专栏
02-29 4030
什么是特征工程，怎么做特征工程，怎么做好特征工程 特征工程是一个包含内容很多的主题，也被认为是成功应用机器学习的一个很重要的环节。 为了写这篇文章，我深入和广泛的阅读了相关材料，并且对他们进行了整合。 这篇文章主要说明了以下问题：什么是特征工程？特征工程解决了什么问题？为什么特征工程对机器学习很重要？如何进行特征工程？哪些团队对这个问题研究的比较好，以及在哪里你能学到更多相关知识。如果你只阅
特征工程(III)--特征构造
WilenWu
04-10 1338
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。
python怎么做特征工程
05-02
Python中的特征工程通常包括以下步骤： 1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值等问题。 2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征。 3. 特征变换：将原始特征转换为新的特征，例如，将连续型特征离散化、对数...
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