人工智能教程：特征工程（Feature Engineering）

📌 特征工程是机器学习中至关重要的预处理步骤，直接影响模型性能。让我们一起探索如何通过数据转换提升AI效果！

什么是特征工程？

特征工程是将原始数据转换为更适合机器学习模型的格式过程。它包含以下核心步骤：

• 数据清洗（Data Cleaning）
• 特征提取（Feature Extraction）
• 特征转换（Feature Transformation）
• 特征选择（Feature Selection）

常用特征工程方法

1. 标准化
   ⚙️ 将特征缩放到[0,1]区间
   公式：$X_{std} = \frac{X - \mu}{\sigma}$
   

   

   特征工程_标准化

2. 独热编码
   🧩 将分类变量转换为二进制向量
   示例：颜色特征可转换为红色=1, 蓝色=0等表示

3. 多项式特征
   📈 通过组合特征生成高阶特征
   例如：从x1和x2生成x1^2、x1*x2等新特征

4. 时间序列特征
   ⏳ 提取日期时间的周期性信息
   如：将2023-10-05转换为年=2023, 月=10, 日=5等字段

实战技巧

• 使用特征工程工具自动化处理流程
• 通过特征重要性分析筛选关键特征
• 尝试文本特征提取方法处理非结构化数据

为什么需要特征工程？

📊 优秀的特征工程可使模型性能提升30%+

• 增强模型对数据的解释能力
• 减少过拟合风险
• 降低计算资源消耗

特征工程_流程图