15、集成特征工程：提升增材制造中机器学习模型性能的关键

集成特征工程：提升增材制造中机器学习模型性能的关键

1. 集成特征工程的概念

在数据驱动的增材制造中，特征工程技术是实现高效数据处理和模型性能提升的重要手段。集成特征工程（Integrated Feature Engineering, IFE）作为一种混合风格的方法，不是简单地选择一种技术超过另一种，而是通过迭代的方式，结合多种特征工程技术，直到机器学习模型达到可接受的性能。IFE通常不是顺序的，而是迭代的，这意味着它通过多次尝试不同的特征工程技术来优化模型性能。这种灵活性使得IFE在面对复杂数据和任务时尤为有效。

集成特征工程的核心理念在于通过组合不同的特征工程技术，使得每种技术的优势得以充分发挥，从而提升整体模型的表现。具体来说，IFE可以在以下几个方面发挥作用：

• 特征提取 ：通过多种变换从原始数据中提取出丰富的特征。
• 特征选择 ：在提取的特征基础上，进一步筛选出最具代表性和影响力的特征。
• 特征学习 ：利用深度学习等技术，自动学习出新的特征表示，以适应特定任务的需求。

2. 特征工程技术的结合

在实际应用中，特征工程技术的结合是提升模型性能的关键。以下是几种常见的结合方式：

2.1 特征提取与选择的结合

特征提取和选择通常是一对紧密相关的操作。特征提取是指从原始数据中生成新的特征，而特征选择则是从这些特征中挑选出最有用的子集。例如，在处理三维数据时，首先可以通过体素化（voxelization）将CAD