特征工程

最新推荐文章于 2021-08-12 18:00:39 发布
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分类专栏： 机器学习&&数据挖掘 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/79126934
本文深入探讨了特征工程的重要性和常用方法，包括连续特征与离散特征的处理技巧、特征交叉、哈希化、Embedding及特征归一化等内容，旨在帮助AI研究者提升数据科学技能。

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不会做特征工程的 AI 研究员不是好数据科学家！上篇 - 连续数据的处理方法

不会做特征工程的 AI 研究员不是好数据科学家！下篇 - 离散数据的处理方法

特征处理（Feature Processing）

【机器学习】特征工程七种常用方法

离散化特征的方法

特征工程之连续特征与离散特征处理方法介绍

连续特征的离散化的意义

特征工程--特征离散化的意义



特征交叉

特征工程中的特征交叉究竟是什么?



hash

特征哈希（Feature Hashing）


embedding

深度学习：Embedding



特征归一化

关于归一化



特征选择

特征选择

卡方检验用于特征提取



http://blog.youkuaiyun.com/shenxiaoming77/article/category/5906159





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
9 特征工程 —— 建立一个自动的机器学习框架，几乎可以解决任何机器学习问题
john_1984的专栏
03-24 135
在处理时间序列数据时，日期时间特征非常重要，例如，在预测一家商店的销售额时，如果想在聚合特征上使用 xgboost 等模型，日期时间特征就非常重要。现在，您可以使用所有其他列，对相关列中没有缺失值的样本进行模型训练，然后尝试预测之前删除的样本的目标列（同一列）。在这种情况下，我们会创建不同类型的特征，例如：使用数值特征时，在对分类列进行分组时，会得到类似于时间分布值列表的特征。特征的数量越多，多项式特征的数量也就越多，而且你还必须记住，如果数据集中有很多样本，那么创建这类特征就需要花费一些时间。
特征工程建立篇（一）------特征选择
步步心愿的博客
03-25 1740
特征工程建立篇（一）------特征选择 ​ 在许多大数据挖掘竞赛中（国内的阿里天池和国外的kaggle平台），最复杂的过程莫过于特征工程建立阶段，大概占据了整个竞赛过程的70%的时间和精力，最终建立的模型的好坏大多也取决于特征工程建立的好坏。 ​ 特征工程部分往往也是数据分析的核心，特征工程的建立往往比模型的建立复杂的多，特征工程不像模型建立的过程有着固定的套路，特征...
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） ...
机器学习之特征工程
D.W 的专栏
10-25 3万+
本文是一篇关于特征工程的总结类文章，如有不足之处或理解有偏差的地方，还望大家多多指点。首先，给一张特征工程的思维导图： 【如果要浏览图片，建议将其下载到本地，使用图片浏览软件查看】 关于特征工程（Feature Engineering），已经是很古老很常见的话题了，坊间常说：“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
机器学习之（四）特征工程以及特征选择的工程方法
01-27
特征工程是机器学习领域至关重要的步骤，它涉及到对原始数据的深入理解和转换，以创造能够最大化模型预测能力的特征。特征工程的目的是通过利用数据集的领域知识，将原始数据转化为更有代表性的输入变量，从而帮助...
特征工程入门与实践PDF
最新发布
06-25
特征工程作为机器学习中的一个核心环节，对于模型的性能有着举足轻重的影响。特征工程涉及对原始数据进行处理，以提取对模型训练最有用的信息。本书《特征工程入门与实践PDF》是致力于引导读者深入理解和掌握特征...
《精通特征工程》示例代码.zip
05-22
特征工程是机器学习领域至关重要的一个环节，它直接影响着模型的性能和预测能力。《精通特征工程》一书深入探讨了如何有效地构建、选择和优化用于机器学习模型的特征。这本书提供了丰富的示例代码，帮助读者理解并...
机器学习理论到实践-特征工程-小白入门解析
08-04
特征工程在机器学习领域是一个非常核心的概念，它涉及到从原始数据中提取、选择、构造特征的过程，目的是为了提高机器学习模型的性能。理解特征工程并掌握其应用，对于从事数据分析和机器学习工作的人来说至关重要。...
机器学习入门之特征工程.pdf
01-20
特征工程是机器学习中的一个关键过程，它涉及从原始数据中提取和选择那些对预测模型最有用的信息。理解特征工程的重要性、方法和应用场景对于构建有效的机器学习模型至关重要。 首先，特征工程可以被定义为提取原始...
特征工程：特征生成，特征选择(三)
公众号：瑞行AI
01-26 1万+
特征生成 特征工程中引入的新特征，需要验证它确实能提高预测得准确度，而不是加入一个无用的特征增加算法运算的复杂度。 1. 时间戳处理 时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。但是在很多的应用中，大量的信息是不需要的。比如在一个监督系统中，尝试利用一个’位置+时间‘的函数预测一个城市的交通故障程度，这个实例中，大部分会受到误导只通过不同的秒数去学习趋势，其实是不合理的
机器学习中的特征工程总结一
weixin_30815469的博客
03-22 258
俗话说“磨刀不误砍材工”，在机器学习领域，进行特征工程相关的工作就相当于磨刀了。那么，什么是特征工程呢？通俗来讲，特征工程就是为了使模型在未知数据集上获得更好预测精度而对原始数据集进行转换的一系列过程。 特征工程的具体过程则由以下四点决定： 1、评估模型优劣的方法、指标是什么？(RMSE还是AUC等) 2、要解决的问题属于分类问题还是回归问题.. 3、具体使用的模型是什么？(决策树...
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
美团技术团队
02-10 1426
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团...
【特征工程】特征创建（属性创建）
zkq_1986的博客
12-29 2332
特征创建也称属性创建 包括，特征提取，映射数据到新的空间，二次特征（特征构造） 1. 特征提取，肯定就生成新的特征。 2. 将数据映射到新的空间，扩维或降维，也会形成性的特征。 3. 二次特征，通过基础特征构造出新的特征。
什么是特征工程？如何进行特征工程？
热门推荐
Machine Learning with Tutors
12-22 10万+
再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的，fit_transform要不只带一个参数：特征矩阵，要不带两个参数：特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗？还是故意设计成这样？方法fit_transform中有fit这一单词，它和训练模型的fit方法有关联吗？接下来，我将在《使用sklearn优雅地进行数据挖掘》中阐述其中的奥妙！
特征工程（2）：特征构建
满腹的小不甘
06-20 1428
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...
掌握特征工程：机器学习示例代码解析
资源摘要信息:《精通特征工程》示例代码.zip 本书《精通特征工程》（Feature Engineering for Machine Learning）是一本专注于机器学习领域中特征工程的实践指南。特征工程是数据预处理的一个关键步骤，涉及从原始...
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