7、机器学习中的特征处理：计算、插补、分解与核扩展

机器学习中的特征处理：计算、插补、分解与核扩展

在机器学习领域，特征处理是一个至关重要的环节，它直接影响着模型的性能和效果。本文将深入探讨特征处理的多个方面，包括可计算特征、缺失值插补、复杂特征分解以及核诱导特征扩展。

1. 可计算特征

可计算特征是通过在数据子集上训练模型并将其预测结果作为新特征的一种方法。深度学习作为从原始数据中获取更丰富表示的手段，也符合这一标准。除了常见的聚合操作，如数据透视，还可以进行计数操作、条件计数操作等数据库或电子表格中的聚合操作。

在特定领域，如自然语言处理（NLP），会使用一些特定的可计算特征，例如判断一个单词是否全为大写、是否包含数字或重音字符。这种方法也可以应用于其他领域。

2. 缺失值插补

训练数据中常常会出现某些特征值未知的情况，这可能是由于数据采集过程中的问题、不同数据源的合并或特征提取器的限制。不同的机器学习库对缺失值的处理方式不同，有些库（如Weka）会明确表示缺失数据，而有些库（如scikit - learn）则不会。因此，在处理缺失值时，首先要明确缺失值的数量和类型。

以下是几种处理缺失值的策略：
- 删除含缺失值的实例 ：如果训练集足够大，且只有少量实例存在缺失值，可以考虑删除这些实例。但一般情况下，这可能会导致信息丢失，因为含缺失值的实例可能代表了数据集中的特定现象。
- 缺失数据指示特征 ：为可能包含缺失值的每个特征添加一个指示特征，明确告知机器学习算法该特征是否缺失。有时，数据缺失本身可能是一个比原始特征更强的信号。
- 插补分类数据