特征工程是机器学习领域中非常重要的一环，它涉及到如何从原始数据中提取出对模型有帮助的特征。以下是一些关于特征工程的基础知识和技巧。

常见特征工程方法

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  • 数据转换：将数值型数据转换为类别型数据，或将类别型数据转换为数值型数据。
  • 特征选择：从众多特征中选择出对模型有帮助的特征。
  • 特征提取：从原始数据中提取新的特征。

例子

假设我们有一个关于房屋价格的机器学习模型，以下是一些可能的特征：

  • 房屋面积
  • 房屋年代
  • 房屋类型
  • 房屋位置

我们可以通过以下方式对这些特征进行工程：

  • 将房屋年代转换为距离当前年份的年数。
  • 将房屋类型转换为类别型数据，例如“公寓”、“别墅”等。
  • 通过房屋位置计算距离某个地标或商圈的距离。

资源链接

更多关于特征工程的内容，可以参考以下链接：

机器学习