特征工程：终极指南
💡
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
特征工程是将原始数据选择、操作和转换为可用于监督学习的特征的过程。特征可以是数值、文本或分类的，有助于提高模型效率、灵活性和用户体验。特征工程包括特征创建、特征提取、特征选择和特征缩放等过程。特征缩放方法包括归一化和标准化。特征编码方法包括独热编码和分箱。
🎯
关键要点
- 特征工程是将原始数据选择、操作和转换为可用于监督学习的特征的过程。
- 特征可以是数值、文本或分类的，帮助提高模型效率、灵活性和用户体验。
- 特征工程包括特征创建、特征提取、特征选择和特征缩放等过程。
- 特征缩放方法包括归一化和标准化。
- 特征编码方法包括独热编码和分箱。
- 特征工程的主要目的是改善用户体验、提供竞争优势、满足客户需求、增加收入和未来预防。
- 特征创建是基于领域知识生成新特征的过程，可以揭示隐藏的模式和关系。
- 特征提取是从现有特征中创建新特征以提供更多信息的过程。
- 特征选择是从数据集中选择相关特征的过程，以提高模型性能。
- 特征缩放是将特征转换为相似尺度的过程，以防止单一特征主导分析。
- 数据清洗和插补是处理缺失值和不一致性的过程，以确保训练模型的信息可靠。
- 独热编码将分类值转换为可用于模型的数值，分箱将连续变量转换为分类变量。
🏷️
标签
➡️
