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:
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