44、高级数据准备：特征工程实用指南

高级数据准备：特征工程实用指南

在机器学习项目中，特征工程是至关重要的一环。它不仅能提升模型性能，还能挖掘数据的潜在价值。本文将深入探讨特征工程的实践要点，并提供一些实用的技巧。

特征工程的实践差异

在不同的项目或环境中，特征工程的实践方式可能大不相同。一些大型科技公司会为每位数据科学家配备一名或多名数据工程师，这使得机器学习从业者能够将更多精力放在模型构建和迭代上，而减少对数据准备的关注。然而，对于许多中小型公司和项目来说，数据科学家需要从头到尾主导项目的各个方面，因此了解特征工程师的角色并在需要时承担这一角色是必要的。

特征工程的主要目标

特征工程既是一门科学，也是一门艺术，它需要丰富的想象力和编程技能。其主要目标可以概括为以下三点：
1. 补充外部信息 ：利用额外的外部数据源来补充现有数据。
2. 数据转换 ：将数据转换为符合机器学习算法要求的形式，以帮助模型更好地学习。
3. 去除噪声并最大化信息利用 ：在去除噪声的同时，尽量减少有用信息的损失，反之，最大化可用信息的利用。

在实践特征工程时，要牢记“聪明行事”的原则。努力成为一名聪明、节俭的数据挖掘者，系统地思考每个特征中可能隐藏的微妙见解，避免浪费任何数据。

特征工程的七个实用技巧

以下是一些在特征工程中可以采用的实用技巧，这些技巧并非详尽无遗，但能为如何创造性地思考使数据更有用提供一些灵感。

技巧一：头脑风暴新特征

在机器学习项目开始时，进行头脑