MLP 改进 特征工程应该怎么做？我可以增加CNN网络提取特征吗，这属于特征工程吗

在MLP模型中进行特征工程可以帮助提取更有信息量的输入特征，从而改善模型的性能。以下是一些常见的特征工程方法：

1. 标准化/归一化：对输入数据进行标准化或归一化处理，使其具有相似的尺度范围。这有助于避免某些特征对模型的影响过大。

2. 多项式特征：通过将原始特征进行多项式扩展，可以引入更多的非线性关系。可以使用PolynomialFeatures函数来生成多项式特征。

3. 对数或平方根转换：对于右偏或左偏的数据分布，可以应用对数或平方根转换来改善数据的分布形态，使其更接近正态分布。

4. 特征选择：通过选择最相关的特征来降低维度并减少冗余信息。可以使用相关系数、方差、互信息等方法进行特征选择。

5. 特征组合：通过将不同的特征进行组合，可以提取更高阶的关系。例如，可以通过计算特征之间的交叉乘积或相似度来创建新的组合特征。

关于使用CNN网络提取特征的问题，CNN本身是一种深度学习模型，其在图像识别和计算机视觉任务中具有出色的特征提取能力。如果您的数据是图像数据，使用CNN网络进行特征提取是一种常见的做法。

然而，对于非图像数据，使用CNN网络提取特征可能并不是最佳选择。对于非图像数据，您可以尝试使用其他适合的特征提取方法，如主成分分析（PCA）、独热编码（One-Hot Encoding）等。

因此，特征工程并不仅限于使用CNN网络。它是一系列数据预处理和特征提取技术的组合，目的是提取和构建更有信息量的特征，以改善模型的性能。

相关问题

什么深度神经网络可以做纯数据回归预测

在深度学习中，常用的可以用于纯数据回归预测的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和深度玻尔兹曼机（DBN）等。

多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，可以用于回归和分类问题。MLP通常由多个全连接层组成，每个层之间的神经元都与相邻层的所有神经元相连。在回归任务中，MLP通过学习输入与输出之间的非线性映射关系来预测连续输出。MLP具有较好的可解释性和易于使用的特点，可以通过调整网络结构、激活函数和正则化等方式提高模型性能。

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，主要用于处理图像和视频等数据。CNN具有共享权重和局部连接的特性，可以有效地提取数据的空间特征。在回归任务中，CNN可以通过卷积和池化等操作来提取数据中的特征，然后将这些特征输入到全连接层中进行预测。

深度玻尔兹曼机（DBN）是一种受限玻尔兹曼机（RBM）的扩展，可以用于无监督学习和特征提取。DBN通常由多个RBM层和一个全连接层组成，可以通过无监督预训练和有监督微调等方法来训练模型。在回归任务中，DBN可以用于特征提取和数据降维，从而提高模型性能。

总之，多层感知机、卷积神经网络和深度玻尔兹曼机等深度神经网络都可以用于纯数据回归预测问题，选择适合的模型需要根据实际情况综合考虑各种因素。

有哪些神经网络算法可以做分类

神经网络算法可以用于分类的有很多，下面列举一些常用的：

1. 多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）：是一种前馈神经网络，常用于分类问题。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：是一种能够处理序列数据的神经网络，常用于自然语言处理等领域的分类问题。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：是一种通过卷积操作提取图像特征的神经网络，常用于图像分类问题。

4. 自编码器（Autoencoder）：是一种无监督学习的神经网络，常用于特征提取和数据降维，也可以用于分类问题。

5. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：虽然SVM不是神经网络算法，但它也可以用于分类问题，常用于非线性数据的分类问题。

这些算法都有各自的优缺点和适用场景，根据具体的数据和问题，选择合适的算法来解决分类问题是很重要的。