5、特征提取技术详解

特征提取技术详解

1. 引言

在机器学习领域，处理不同类型的数据是一项关键任务。除了常见的实值解释变量，如披萨的直径，许多问题还涉及分类变量、文本或图像。为了将这些数据用于机器学习算法，需要进行特征提取，将其转换为适合模型处理的形式。本文将详细介绍分类变量、文本的特征提取方法，以及如何处理高维数据带来的问题。

2. 分类变量的特征提取

2.1 独热编码

分类变量通常采用独热编码（One-Hot Encoding）进行处理。独热编码为每个可能的值创建一个二进制特征，用于表示该变量是否取该值。例如，假设有一个城市变量 city ，它可以取三个值： New York 、 San Francisco 或 Chapel Hill 。使用 scikit-learn 的 DictVectorizer 类可以实现独热编码：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
onehot_encoder = DictVectorizer()
X = [
    {'city': 'New York'},
    {'city': 'San Francisco'},
    {'city': 'Chapel Hill'}
]
print(onehot_encoder.fit_transform(X).toarray())