机器学习特征工程的任务

时间: 2024-08-12 10:07:20 浏览: 61
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机器学习入门之特征工程.pdf

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: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。
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