【机器学习】数据处理与特征工程

最新推荐文章于 2024-08-27 15:16:31 发布
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分类专栏： 机器学习
博客提及特征工程中特征监控很重要，但不知具体做法。还提到特征有效性分析包括特征重要性和权重，特征监控可防止特征质量下降影响模型效果，作者想到可在利用新数据优化模型时，查看特征重要性的变化。

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

参考资料：
七月在线题库：https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/23/ques_id/1058
知乎问答：https://www.zhihu.com/question/29316149
这里写图片描述

此外特征工程中还有一个很重要的部分是特征监控，具体不知道怎么做

  • 特征有效性分析——特征重要性，权重
  • 特征监控——防止特征质量下降，影响模型效果

我目前能想到的特征监控的方法大概是，每隔一段时间利用新加进来的数据优化模型时发现有一个之前很重要的特征现在居然不重要了！！！！

机器学习- 特征工程概述与意义&基本数据处理 原理
朱小丰的丰的博客
06-28 1002
机器学习特征工程1特征工程概述与意义    1.1特征工程与意义         特征 ：数据中抽取出来对结果预测有用的信息         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         意义 更好的特征意味着更强的灵活度 只需要简单的模型 更好的结果    1.2工业界的机器学习建模        实际上                ...
机器学习笔记七——特征工程之特征处理
weixin_45666566的博客
06-12 4447
特征处理1、特征编码2、特征缩放 1、特征编码 2、特征缩放
机器学习小常识2——数据处理与特征选择
tuai4532的博客
07-25 664
机器学习里有一句名言：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。 主要包括三部分: 一是获取数据、数据抽样 二是数据探索 三是数据预处理与清洗                                                  获取数据，数据抽样 如何保证取样数据的质量？是否在足够范围内有代表性？数据样本取多少合适？如何分类(训练集、测试集、验...
【机器学习系列之三】特征工程
多元思考力
10-31 3153
目录 1.特征工程概述与采样 2.数据预处理 2.1 数值型数据 2.2 类别型数据 2.3 文本型 2.4 其他 2.5 时间型 2.6 统计特征 2.7 特征结合feature stacker 3 . 特征选择 3.1 Filter 3.2 Wrapper 3.3 Embedded 4 . 降维技术 4.1 PCA（Principal Component An
机器学习特征工程实用技巧大全
gaotihong的博客
08-27 1443
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26444240 （2018/2/6 更新：修改了部分名词的翻译） 与其说是教程类的科普，不如说是一篇经验向的个人笔记，所以细节上比较懒。其实，我更打算把这篇文章做成一个索引，能够引用原版文档的就引用文档，尽量不重复翻译，毕竟各类文档本身信息量最充足、更新最及时。简洁是本文的第一原则。 一些基础的暂时就不补充了，主要涉及一些奇技淫巧。...
机器学习-数据预处理与特征工程
帅泽泽的博客
01-25 2427
1.概述 1.1.数据挖掘的五大流程： 获取数据 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小 数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求 特征工程： 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造
特征工程：机器学习中的数据炼金术
08-12
在机器学习的世界里，特征工程是一门将原始数据转化为能够被机器学习算法有效处理和分析的艺术和科学。它是数据预处理和数据分析的一个重要组成部分，对于提高模型的性能至关重要。本文将深入探讨特征工程的重要性，...
机器学习_特征工程
a6181816的博客
05-30 1500
特征工程是机器学习中的关键步骤，通过特征提取、特征转换和特征选择，可以显著提升模型的性能。了解不同的方法和工具，并在实际项目中应用这些技术，能够帮助你构建更强大和准确的模型。
数据的特征工程
zyflhh1314的博客
03-28 257
特征工程 特征是指数据中抽取出来的对结果预测有用的信息； 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。特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理、特征选择、降维等。 导入数据方法： from sklearn.datasets import load_iris #导入IRIS数据集 iris = load_i...
数据特征工程
fenglei0415的博客
01-05 812
更多总结查看Github 只要数据好，模型随便搞。所以说来相对于机器学习和建模，准备好数据是极其重要的。那如何准备数据呢，讨论一下。 对于数据特征工程，可以这样划分： 1. 特征使用 <数据选择，可用性> 2. 特征获取 <特征来源，特征存储> 3. 特征处理 <数据清洗，特征预处理> 4. 特征监控 <现有特征，新特性> 今天说说...
数据分析第二回-数据清洗与特征处理
qq_45019698的博客
03-17 1316
数据清洗与特征处理 本文记录2022年3月组队学习-动手学数据分析教程知识点,采用kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 教程内容开源地址: github: https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis gitee:https://gitee.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 接下来要重点研究一下数据清洗，一般我们拿到数据的时候，有很多错误的情况。所谓的错误，就是数据中有缺失值，
机器学习之特征工程详解
weixin_46880696的博客
12-30 8465
本文以特征工程的基本概念为引，着重介绍了特征工程的主要工作流程和实现方法，供大家学习参考。
机器学习 - 特征监控
weixin_47552266的博客
05-25 1617
特征监控是机器学习模型在生产环境中持续监控输入特征的过程，确保输入数据特征的分布和性质与模型训练时一致，从而保证模型在生产环境中的表现稳定和可靠。特征监控通过检测数据的漂移、变化和异常，帮助识别潜在的问题并采取相应措施。
机器学习模型的特征监控方案设计
weixin_30437337的博客
10-30 1221
1. 预备知识 1.1 KS-检验 KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时，KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS-检验作为非参数检验，在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。 PS：t-检验的假设是检验的数据满足正态分布，否则对于小样本不满足正态分布...
【机器学习】数据预处理-特征工程与特征选择
最新发布
m0_66584716的博客
08-27 2787
特征工程的处理流程为首先去掉无用特征，接着去除冗余的特征，如共线特征，并利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征，然后对特征进行转换（数值化、类别转换、归一化等)，最后对特征进行处理（异常值、最大值、最小值，缺失值等)， 以符合模型的使用。方差越大，特征所带的信息量越多。最近邻算法KNN，单棵决策树，支持向量机 SVM，神经网络，回归算法，都需要遍历特征或升维来进行运算，所以他们本身的运算量就很大，需要的时间就很长，因此方差过滤这样的特征选择对他们来说就尤为重要。
机器学习——特征工程
SYNICSN的博客
08-21 1572
特征工程的目的是让机器可以识别到我们前面的特征即iris.data数据，现在生活中常常有问题比如文本，图像，字典等等数据机器不能直接识别，所有要进行特征工程；除此之外，也有筛选一些没有影响或者对我们目标的影响不大的特征。常见的特征提取有字典特征提取、文本特征提取、图像特征提取等。一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程。
特征选择方法
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
10-19 895
常用的特征选择方法 链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：城东 链接：特征工程到底是什么？ - 城东的回答 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 　　2.1 无量纲化 　　　　2.1.1 标准化 　　　　2.1.2 区间缩放法 　　　　2.1.3 标准化与归一化的
机器学习数据集汇总：特征工程必备资源
资源摘要信息:"本文档是一份关于机器学习数据集的下载资源，包含了机器学习特征工程领域常用的几个数据集。数据集文件以CSV格式存储，分别是aisles.csv、factor_returns.csv、order_products__prior.csv和products....
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