特征工程是机器学习过程中非常重要的一环，它涉及到从原始数据中提取出对模型训练有帮助的特征。以下是一些关于特征工程的基础知识。

常用特征工程方法

  1. 数据清洗

    • 填空：使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值。
    • 去重：删除重复数据，避免模型过拟合。

  2. 特征提取

    • 频率统计：统计文本数据中每个词出现的频率。
    • 文本向量化：将文本数据转换为数值型数据。

  3. 特征选择

    • 单变量特征选择：基于单个特征的重要性进行选择。
    • 多变量特征选择：基于特征之间的关系进行选择。

  4. 特征转换

    • 标准化：将特征值缩放到一个范围。
    • 归一化：将特征值缩放到0到1之间。

例子

假设我们有一个关于电影的评分数据集，包含以下特征：

  • 年份
  • 导演
  • 演员
  • 类型
  • 时长

我们可以通过以下方法进行特征工程：

  1. 提取导演和演员特征：将导演和演员的名字进行编码，得到相应的特征向量。
  2. 计算年份与评分的相关性：使用年份与评分之间的关系进行特征转换。
  3. 对时长进行标准化：将时长数据缩放到0到1之间。

扩展阅读

想要了解更多关于特征工程的知识，可以阅读以下教程：

希望这份教程能帮助你更好地理解特征工程！🌟