特征工程是机器学习中的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取出有助于模型训练的特征。以下是一些关于特征工程的基础教程和技巧。

常见特征工程方法

  1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
  2. 数据转换：将数据转换为适合模型训练的格式，例如归一化、标准化等。
  3. 特征选择：从原始特征中挑选出对模型有用的特征。
  4. 特征构造：通过组合原始特征来创建新的特征。

示例教程

下面是一个关于如何进行特征构造的简单教程。

1. 了解特征构造

特征构造是指通过组合或变换原始特征来创建新的特征，这有助于提高模型的性能。

2. 实践示例

假设我们有一个关于房屋销售的数据集，其中包含以下特征：

  • 房屋面积
  • 房屋类型
  • 房屋位置

我们可以通过以下方式构造新的特征：

  • 房屋面积与位置的组合：例如，创建一个新特征“面积/位置”，表示房屋面积与位置的乘积。
  • 房屋类型与价格的组合：例如，创建一个新特征“类型/价格”，表示房屋类型与价格的比值。

3. 代码示例

import pandas as pd

# 假设df是包含上述特征的DataFrame
df['area_location'] = df['area'] * df['location']
df['type_price'] = df['type'] / df['price']

扩展阅读

更多关于特征工程的教程，请访问我们的特征工程教程页面。

图片示例

特征工程流程图