特征工程是数据预处理的重要步骤，它涉及到如何从原始数据中提取出对模型训练有用的特征。以下是一些关于特征工程的基础知识和常用技巧。

常用特征工程方法

  1. 数据清洗

    • 缺失值处理
    • 异常值处理
    • 数据标准化

  2. 特征选择

    • 单变量特征选择
    • 基于模型的特征选择

  3. 特征构造

    • 时间序列特征
    • 文本特征

实践案例

以下是一个简单的特征工程案例：

  • 数据来源：某电商平台用户购买记录
  • 目标：预测用户是否会购买某个商品

数据清洗

  1. 处理缺失值：对于缺失的用户购买记录，可以采用均值填充或删除的方式。
  2. 处理异常值：对于购买金额异常的数据，可以将其视为异常值并删除。

特征选择

  1. 单变量特征选择：选择与目标变量相关性较高的用户特征，如年龄、性别等。
  2. 基于模型的特征选择：使用决策树、随机森林等模型，选择对模型预测有较大贡献的特征。

特征构造

  1. 时间序列特征：根据用户购买时间，构造购买间隔、购买频率等特征。
  2. 文本特征：对用户评价进行文本分析，提取情感、关键词等特征。

扩展阅读

更多关于特征工程的内容，您可以参考以下链接：

数据预处理流程图