7、机器学习中的特征处理与回归分析

机器学习中的特征处理与回归分析

在机器学习领域，特征工程和回归分析是至关重要的环节。特征工程能够有效提升模型的准确性和效率，而回归分析则是解决众多预测问题的基础方法。下面我们将详细探讨特征提取与转换、特征选择以及回归分析的相关内容。

1. 特征提取与转换

特征提取与转换是特征工程的重要组成部分。以多项式扩展（PolynomialExpansion）为例，它可以将输入列转换为多项式特征。以下是具体的代码示例：

poly_expansion = PolynomialExpansion(inputCol="features",
                                     outputCol="expanded_features", degree=2)
expanded_df = poly_expansion.transform(df)
expanded_df.select("id", "expanded_features").show(truncate=False)

多项式扩展通过创建原始特征的多项式组合来生成新特征。例如，若第一行的特征为 [1.0, 2.0] ，扩展后的特征可能包括 [1.0, 2.0, 1.0, 4.0, 0.0, 0.0] 。

2. 特征选择

特征选择是在模型构建中自动选择相关特征子集的过程，它是特征工程的关键环节，对机器学习模型的性能有着显著影响。Apache Spark 的 MLlib 提供了多种特征选择工具，下面为你详细介绍：