特征工程：正确实施的实用指南
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
特征工程是提升模型性能的关键，理解数据类型（结构化与非结构化）和特征级别（名义、序数、区间、比率）非常重要。通过应用五种特征工程技术（改进、构建、选择、提取、学习）并评估其影响，可以有效提升模型表现。遵循结构化、分类、应用技术和评估影响的步骤，有助于更好地进行特征工程。
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关键要点
- 特征工程是提升模型性能的关键。
- 理解数据类型（结构化与非结构化）和特征级别（名义、序数、区间、比率）非常重要。
- 结构化数据易于查询，非结构化数据更难处理。
- 特征的四个级别包括名义、序数、区间和比率，每种类型的处理方式不同。
- 五种特征工程技术为：特征改进、特征构建、特征选择、特征提取和特征学习。
- 评估特征工程效果时需关注模型性能、可解释性、公平性和速度。
- 特征工程的过程包括：结构化数据、分类特征类型、应用工程技术、评估影响和迭代调整。
- 特征工程应根据数据的特点选择合适的技术，而不是盲目使用所有技术。
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