什么是特征工程？

特征工程是机器学习中将原始数据转化为有效特征的过程，是模型性能提升的关键步骤。
通过合理设计特征，可以显著提高算法的预测能力。例如：

  • 数据清洗（清理缺失值、异常值）
  • 特征编码（处理分类变量）
  • 特征变换（标准化、归一化）
  • 特征生成（创建交互项或多项式特征）
特征工程概述

常见步骤与技巧

  1. 数据探索：使用可视化工具（如Matplotlib）分析数据分布
  2. 缺失值处理：
    • 删除缺失样本
    • 填充平均值/中位数/众数
  3. 分类变量编码：
    • 标签编码（Label Encoding）
    • 独热编码（One-Hot Encoding）
  4. 特征缩放：
    • 最小-最大缩放（Min-Max Scaling）
    • 标准化（Z-Score Normalization）
  5. 特征选择：
    • 基于统计指标（如卡方检验）
    • 基于模型权重（如L1正则化）
特征选择方法

工具推荐

工具 功能 示例
Pandas 数据清洗与处理 df.fillna(0)
Scikit-learn 特征编码与缩放 StandardScaler()
NumPy 数学运算支持 np.log()
Featuretools 自动特征工程 ft.dfs()
Pandas工具示例

进阶技巧

  • 领域知识结合：如金融领域可提取账期、交易频率等业务特征
  • 时间序列处理：计算滑动平均、滚动统计量等时序特征
  • 文本特征提取：使用TF-IDF或词嵌入（Word2Vec）
  • 特征交互：创建特征间的乘积或组合项

扩展阅读

想深入了解机器学习基础概念？
👉 点击这里查看《机器学习入门指南》

特征变换技巧