机器学习特征工程的任务

机器学习特征工程是数据分析和机器学习过程中至关重要的步骤。它的主要任务包括：

数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值和不一致的数据，使其适合模型训练。

特征选择：从原始数据中挑选出最相关或最有信息量的特征，减少冗余和噪声，提高模型的效率和泛化能力。

特征提取：通过数学变换、统计方法或领域知识，将原始特征转换为更有意义的形式，如PCA用于降维，词袋模型用于文本特征表示。

特征转换：对特征进行标准化（如z-score或min-max），归一化，编码（如独热编码）等，使得不同尺度和类型的数据能够被模型公平处理。

特征创造：基于已有的特征组合生成新的特征，例如时间序列的滑动窗口或交叉特征。

特征降维：使用维度ality reduction技术（如主成分分析或t-SNE）降低高维数据的复杂性，减少过拟合风险。