【初学者必备】：揭秘特征提取在AI中的核心角色

# 1. 特征提取在AI中的重要性

人工智能的发展依赖于从数据中提取有用的信息，而这正是特征提取的核心任务。特征提取可以显著提高机器学习模型的性能，通过减少数据维度和噪声，帮助算法专注于最重要的信息。无论是图像识别、自然语言处理还是预测分析，有效的特征提取都是提升模型准确度和效率的关键步骤。

# 2. 特征提取的基本理论

### 2.1 特征提取的定义和目标

#### 2.1.1 特征提取的含义

特征提取是机器学习和数据挖掘领域中的一个关键步骤，它涉及从原始数据中识别和构造有效的特征，以便用于训练模型。特征是数据的一个表征形式，能够以一种对特定任务更有意义的方式来表示数据。提取的过程通常涉及数学变换和数据处理技术，目的是为了捕捉数据中的重要信息，并过滤掉噪声。

在机器学习中，原始数据往往过于复杂，直接使用可能会导致模型学习效率低下和过拟合。因此，通过特征提取，可以降低数据的复杂性，并突出对预测任务最有益的信息，从而提高模型的泛化能力。

#### 2.1.2 特征提取的目的和作用

特征提取的目的主要可以概括为以下几点：

1. 提高模型性能：通过筛选出对预测任务最相关的特征，可以提升模型的准确性和泛化能力。
2. 降低计算复杂性：较少的特征数量可以减少模型训练所需的时间和计算资源。
3. 数据可视化：提取出的特征可以被用来进行数据可视化，帮助我们更直观地理解数据的分布和结构。
4. 解释性提升：特征提取通常旨在找到更符合领域知识的特征，这有助于提高模型的解释性。

### 2.2 特征提取的数学基础

#### 2.2.1 向量空间和维度

在特征提取中，数据通常被表示为向量空间中的点。每个向量包含了多个维度上的值，而维度的数量则对应着数据的特征数量。理解向量空间和维度对于深入掌握特征提取至关重要。

向量空间是线性代数中的一个基本概念，可以看作是可以通过线性组合来生成的向量集合。在特征提取的语境中，一个数据点可以被看作是在高维空间中的一个点，而不同的维度可能代表了不同的属性。

维度的增加会带来所谓的“维度的诅咒”，意味着数据在高维空间中会变得非常稀疏，这可能导致模型难以处理。因此，特征提取的一个重要目标就是降维，找到一个较低维度的表示，依然能捕捉到数据的内在结构。

#### 2.2.2 线性代数在特征提取中的应用

线性代数提供了处理向量空间中向量的基本工具，包括矩阵运算、特征值和特征向量等。在特征提取中，线性代数的概念被广泛应用，尤其是与降维相关的方法。

主成分分析（PCA）就是线性代数在特征提取中的一个典型应用。PCA通过提取数据的主成分，实现了降维的目的。主成分是数据协方差矩阵的特征向量，而它们对应的特征值则表示了相应方向上数据的方差大小。通过选取最大的几个特征值对应的特征向量作为新的维度，可以实现对原始数据的压缩。

#### 2.2.3 概率论与统计方法简介

特征提取中的另一数学基础是概率论和统计学。在数据中，常常包含随机变化和不确定性，而概率论为我们提供了量化和理解这些随机现象的方法。

统计方法可以帮助我们从数据中提取有用的信息，识别数据的模式和结构。在特征提取中，统计方法可以帮助我们确定哪些特征最能代表数据的分布，哪些特征是噪声，从而对特征进行选择和变换。

### 2.3 常见的特征提取方法

#### 2.3.1 主成分分析(PCA)

主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它的核心思想是通过正交变换将可能相关的特征转换为一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。主成分按照解释数据方差的能力排序，第一个主成分具有最大的方差，第二个主成分具有次大的方差，依此类推。

PCA特别适合用于处理数据集的特征之间存在线性关系的情况。通过PCA，我们可以将原始数据映射到一个新的坐标系中，这个新的坐标系的基是原始数据协方差矩阵的特征向量。

#### 2.3.2 线性判别分析(LDA)

线性判别分析（LDA）是一种有监督的线性降维技术，它不仅考虑了数据的分布，而且考虑了类别信息。LDA的目标是寻找一个最优的投影方向，使得同类数据在这个方向上的投影尽可能紧密，不同类数据之间的距离尽可能大。

与PCA不同，LDA的目的不仅是为了降维，更重要的是为了增强分类效果。因此，在有标签数据的情况下，LDA往往比PCA更能够提高后续分类器的性能。

#### 2.3.3 自动编码器和t-SNE等高级技术

自动编码器是一种基于神经网络的无监督学习方法，它通过训练一个编码器将输入数据编码成低维表示，再通过一个解码器将低维表示恢复成原始数据。自动编码器可以被训练为提取数据的压缩表示，并且可以设计成拥有各种结构，如稀疏编码器、去噪编码器等。

t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）是一种用于高维数据的可视化技术，尤其适用于将高维数据嵌入到二维或三维空间以供可视化。t-SNE通过概率分布来测量高维空间中点的相似性，并试图在低维空间中保持这种相似性，使得相似的数据点在低维空间中靠得更近。

t-SNE因其出色的可视化效果而被广泛应用，尽管它主要是一种降维技术，但其实并不适合直接用于特征提取，因为t-SNE不保留原始特征的结构，而且模型参数调优较为复杂。

以上章节介绍了特征提取的基本理论，包括定义、目标、数学基础以及一些常见方法。理解这些概念和方法对于进行实际的特征提取工作至关重要，为后续章节中特征提取的实践应用和工具技术详解打下了坚实的基础。

# 3. 特征提取的实践应用

在了解了特征提取的理论基础之后，接下来将深入探讨特征提取在各个领域的实际应用，这将有助于我们更好地理解其实际价值和操作方法。

## 3.1 图像处理中的特征提取

### 3.1.1 边缘检测和SIFT特征

图像中的边缘是视觉特征中的重要部分，它们通常代表了物体的轮廓或者场景中显著的几何变化。边缘检测技术使得我们能够识别和定位图像中的这些重要结构。

边缘检测算法有很多种，其中较为著名的有Sobel算法、Canny边缘检测器、Prewitt算子等。SIFT（尺度不变特征变换）是一种广泛使用的特征点检测算法，它能够提取出图像中具有独特性的局部特征点，并且这些特征点对于旋转、尺度缩放、亮度变化等具有不变性，这对于图像匹配、对象识别和三维重建等领域至关重要。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Sobel算子进行边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 绘制边缘图
sobel_result = np.hypot(sobelx, sobely)
sobel_result = np.uint8(sobel_result / np.max(sobel_result) * 255)
cv2.imshow('Sobel X', sobelx)
cv2.imshow('Sobel Y', sobely)
cv2.imshow('Sobel Result', sobel_result)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先将图像读取为灰度图，然后使用Sobel算子分别对x方向和y方向进行边缘检测，最后将两个方向的结果结合起来得到最终的边缘图。这些边缘特征随后可以用于进一步的图像处理任务。

### 3.1.2 图像分类和卷积神经网络(CNN)

在过去的十年中，CNN已经在图像处理领域取得了革命性的进展。CNN通过其卷积层可以自动学习图像中的重要特征，然后通过池化层降低特征的空间维度，以提高计算效率并防止过拟合。最后，全连接层将学习到的特征映射为最终的分类决策。

CNN的关键在于其卷积核，每个卷积核可以视为一个特征提取器，它能够在图像中提取特定的特征。通过训练，网络能够学习到最适合解决特定任务的特征表示。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义一个简单的CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
***pile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 输出模型结构
model.summary()

在上述代码中，构建了一个简单的CNN模型。该模型包含多个卷积层，每个卷积层后跟着一个池化层，最终通过全连接层完成分类。模型的这种层次化结构允许它提取并组合越来越抽象的特征，对于图像分类任务来说非常有效。

## 3.2 自然语言处理中的特征提取

### 3.2.1 文本向量化和TF-IDF

在自然语言处理（NLP）中，文本数据往往以字符串的形式出现，为了使用机器学习模型处理文本，我们首先需要将文本转换为数值型特征向量。文本向量化的一种常见方法是使用词袋模型（Bag of Words），它忽略了词语的顺序，但保留了词频信息。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种更加先进的文本特征提取方法，它不仅考虑了单个词在文档中的频率（TF），还考虑了词语在整个语料库中的重要性（IDF）。TF-IDF有助于评估一个词语在特定文档中的重要程度，而忽略掉普遍出现在所有文档中的词语。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 示例文本数据
documents = [
    'The sky is blue.',
    'The sun is bright.',
    'The sun in the sky is bright.',
    'We can see the shining sun, the bright sun.'
]

# 初始化TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 进行文本向量化
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# 输出词汇表和TF-IDF矩阵
print(vectorizer.get_feature_names())
print(tfidf_matrix.toarray())

在上述代码中，使用了`TfidfVectorizer`来将一组文档转换为TF-IDF特征矩阵。输出的矩阵中每一列对应一个词汇，而每一行对应一个文档的TF-IDF特征向量。通过这种方式，文本数据就可以转换为适合机器学习模型处理的数值型数据。

### 3.2.2 词嵌入和Word2Vec

词嵌入是一种将词语转换为密集向量的技术，这些向量能够捕捉词语之间的语义和语法关系。Word2Vec是其中最著名的模型之一，通过训练，Word2Vec可以学习到词语的嵌入表示，使得语义上相近的词语在向量空间中也彼此接近。

词嵌入的实现方式通常有两种：CBOW（连续词袋）模型和Skip-gram模型。CBOW模型通过周围的词语预测中间的目标词，而Skip-gram模型则相反，它使用中间的目标词来预测周围的词语。

import gensim

# 假设有一组训练文本
training_data = [
    "Human machine interface for lab abc computer applications",
    "A survey of user opinion of computer system response time",
    "The EPS user interface management system",
    "System and human system engineering testing of EPS",
    "Relation of user perceived response time to error measurement",
    "The generation of random binary unordered trees",
    "The intersection graph of paths in trees",
    "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",
    "Graph minors A survey"
]

# 初始化Word2Vec模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences=training_data, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 获取词向量
word_vectors = model.wv

# 输出“trees”和“graph”两个词的词向量
print(word_vectors['trees'])
print(word_vectors['graph'])

在上述代码中，首先通过一组文本数据训练了一个Word2Vec模型，然后提取了“trees”和“graph”这两个词的词向量。词向量在NLP中非常重要，因为它们能够捕捉和表示词与词之间的语义关系，进而用于各种语言模型和分析任务。

## 3.3 生物信息学中的特征提取

### 3.3.1 基因表达数据的特征分析

基因表达数据包含了细胞内成百上千种基因在不同条件下的表达水平信息，这些信息对于理解生物学过程和疾病机理至关重要。基因表达特征提取的目标是识别出那些在特定生物学条件下变化显著的基因。

这些特征提取的方法包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和独立成分分析（ICA）等。这些方法可以帮助研究者在保持数据大部分变异性的前提下降低维度，从而识别出最重要的基因。

### 3.3.2 序列特征和序列编码技术

生物序列如DNA、RNA和蛋白质序列都包含复杂的结构和功能信息。序列特征提取需要将这些复杂的生物序列信息转换为机器学习模型能够理解的数值型特征。

序列编码技术有多种，例如独热编码、二进制编码、氨基酸属性编码等。这些技术可以将序列数据转换为数值向量，进而用于后续的分类、回归分析或序列比对任务。

# 示例：将一段DNA序列进行独热编码
dna_sequence = "ATCGATCG"

# 独热编码
one_hot_vector = [1 if char == nucleotide else 0 for char in dna_sequence for nucleotide in 'ATCG']

print(one_hot_vector)

在上述代码中，我们创建了一个字符串变量来表示DNA序列，并使用独热编码将其转换为一个数值向量。每一个核苷酸用一个长度为4的向量表示，其中只有一个元素是1，表示该位置的核苷酸种类，其余元素是0。

通过这些序列编码技术，生物信息学中可以提取出大量的结构和功能特征，进而用于基因调控网络建模、药物设计、疾病关联分析等应用。

# 4. 特征提取工具和技术详解

特征提取是数据科学中的关键技术之一，它影响着机器学习模型的性能和准确性。随着技术的进步，特征提取的方法和工具也在不断更新。在本章中，我们将深入探讨特征提取的工具和技术，并展示如何在实际项目中应用这些工具和技术。

## 4.1 开源库和工具的介绍

在数据科学和机器学习项目中，各种开源库和工具扮演了至关重要的角色。这些库通常提供了一系列现成的算法和方法，可以加速开发流程，提高研发效率。

### 4.1.1 OpenCV在图像处理中的应用

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有庞大的函数库，特别适合图像处理、模式识别以及机器视觉等方面的应用。

**代码展示：**

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 显示原图和边缘检测后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Edge Detected Image', edges)

# 等待任意键关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**逻辑分析和参数说明：**

在上述代码中，`cv2.imread`用于读取图片，`cv2.cvtColor`负责将图片从BGR（蓝绿红）格式转换成灰度格式。`cv2.Canny`用于执行Canny边缘检测，其两个参数分别控制阈值的低和高值。

### 4.1.2 NLTK和spaCy在NLP中的应用

在自然语言处理（NLP）领域，NLTK（Natural Language Toolkit）和spaCy是两个非常流行的库。NLTK提供了大量的语言数据处理功能，而spaCy以其出色的性能和简洁的API著称。

**代码展示：**

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from spacy.lang.en import English

# 使用NLTK进行分词
nltk.download('punkt')
text = "NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

# 使用spaCy进行分词
nlp = English()
doc = nlp(text)
for token in doc:
    print(token.text)

**逻辑分析和参数说明：**

上述代码中，`nltk.download('punkt')`用于下载NLTK的预训练模型。`word_tokenize`将输入的文本字符串分割成一个个的单词。在spaCy的例子中，我们创建了一个英文模型并用它来处理文本，`doc`对象包含了一系列的Token对象，可以进行进一步的处理和分析。

## 4.2 特征提取的最佳实践

特征提取不仅是一门科学，也是一门艺术。在实际应用中，数据预处理、特征选择和降维、模型评估等步骤至关重要。

### 4.2.1 数据预处理技巧

数据预处理是特征提取过程中不可或缺的一部分，包括数据清洗、数据归一化、特征编码等。

**代码展示：**

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设data是一个包含多个特征的NumPy数组
data = np.array([[1.2, 2.3], [3.4, 4.5], [5.6, 6.7]])

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data)

**逻辑分析和参数说明：**

`StandardScaler`用于将数据标准化，使得每个特征的平均值为0，标准差为1。这是很多机器学习算法的预处理步骤，因为它可以提高算法的收敛速度和稳定性。

### 4.2.2 特征选择和降维策略

在处理高维数据时，适当的特征选择和降维策略可以帮助去除冗余特征，减少模型的复杂度，降低计算成本。

**代码展示：**

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 执行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

# 输出降维后的数据形状
print(X_reduced.shape)

**逻辑分析和参数说明：**

`PCA(n_components=2)`将数据集降维到2个主成分。降维后的数据可以通过机器学习算法进一步分析。

### 4.2.3 交叉验证和模型评估方法

交叉验证是评估模型泛化能力的一种技术。通过将数据分成多个子集，并在不同的组合上训练和测试模型，我们可以更准确地评估模型性能。

**代码展示：**

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 使用交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X_reduced, y, cv=5)
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average score:", scores.mean())

**逻辑分析和参数说明：**

`cross_val_score`函数实现了交叉验证，其中`cv=5`指定了5折交叉验证。通过返回的分数数组，我们可以计算出模型在不同验证集上的平均性能。

## 4.3 特征提取的未来趋势

随着深度学习的不断发展，特征提取技术也在不断进化。自适应和动态学习策略是未来特征提取技术的重要发展方向。

### 4.3.1 深度学习中的特征学习

深度学习的神经网络结构能够自动进行特征学习，这种能力使其在图像、语音识别等领域取得了显著的成就。

**代码展示：**

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建一个简单的卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
***pile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

**逻辑分析和参数说明：**

该模型使用卷积层来自动提取图像特征，并通过最大池化层减少特征维度。最后，使用全连接层进行分类。这种模型结构在特征提取和分类任务中都取得了优异的表现。

### 4.3.2 特征提取的自适应和动态学习策略

自适应和动态学习策略包括在线学习、迁移学习等，这些策略可以使模型更好地适应新数据和新任务。

**代码展示：**

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 在训练过程中使用模型检查点保存最佳模型
checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True, monitor='val_loss')

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2, callbacks=[checkpoint])

**逻辑分析和参数说明：**

`ModelCheckpoint`用于监控验证集上的损失，并保存损失最小的模型。这使得模型能够适应训练过程中的数据变化，提高模型的泛化能力。

以上内容展示了特征提取在实践应用中的工具和技术。从开源库和工具的介绍，到最佳实践的展示，再到未来趋势的探讨，我们提供了一个全面的视角来理解特征提取的重要性以及如何应用这些技术。

在下一章节中，我们将通过案例分析，更详细地了解特征提取在实际问题中的应用，包括情感分析、医疗诊断和股市预测等领域。

# 5. 案例分析：特征提取在实际问题中的应用

## 5.1 情感分析中的特征提取

在情感分析领域，特征提取是理解文本情感倾向的核心步骤。从社交媒体的推文到产品评论，正确地提取文本特征，对识别用户情绪和观点至关重要。

### 5.1.1 数据集和问题定义

为了解决情感分析问题，我们首先需要一个标注好的数据集。例如，IMDB电影评论数据集，它包含了大量标注为正面或负面情感的评论。问题定义是，给定一段文本，预测其情感倾向。

import pandas as pd

# 加载数据集示例
data = pd.read_csv('IMDB_movie_reviews.csv')
print(data.head())

### 5.1.2 特征提取流程和结果分析

在情感分析中，特征提取通常涉及文本向量化和降维。文本向量化可以使用TF-IDF方法，它衡量词语对文档的重要性，忽略掉常见词汇的干扰。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文本向量化
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
X = tfidf_vectorizer.fit_transform(data['review'])

降维后，我们使用机器学习模型进行分类。通过交叉验证来评估模型性能。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 模型训练和评估
model = MultinomialNB()
scores = cross_val_score(model, X, data['sentiment'], cv=5)
print(f"Accuracy: {scores.mean()}") # 输出模型准确率

特征提取流程不仅限于TF-IDF，还可以采用Word2Vec、BERT等先进的嵌入表示，进一步提高分析的准确性。

## 5.2 医疗诊断中的特征提取

在医疗领域，通过对临床数据的有效特征提取，能够辅助医生进行更准确的疾病预测和诊断。

### 5.2.1 临床数据的特征工程

临床数据包括病人的各种检查结果，如血液检查、心电图、基因数据等。这些数据的特征工程对于疾病的预测至关重要。

# 示例：提取临床数据中的特征
clinical_data = pd.read_csv('clinical_data.csv')
clinical_features = clinical_data[['age', 'blood_pressure', 'cholesterol', 'glucose']]

### 5.2.2 特征提取在疾病预测中的作用

对于心脏病预测，我们可以提取心电图数据中的波峰波谷信息，分析心率变化等特征。

# 心电图特征提取示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设ecg_data是心电图信号数据
ecg_data = np.load('ecg_data.npy')

# 提取R波峰点
R_peaks = np.where((ecg_data[1:] > ecg_data[:-1]) & (ecg_data[:-1] < ecg_data[1:]))[0] + 1

# 绘制心电图波形和R波峰点
plt.plot(ecg_data)
plt.scatter(R_peaks, ecg_data[R_peaks], color='red')
plt.title("ECG R-peaks Detection")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()

通过分析这些特征，结合机器学习模型，可以建立一个有效的疾病预测系统。

## 5.3 股市预测中的特征提取

股市预测是时间序列分析领域的一个重要应用。正确提取股市数据的特征对于预测股票价格变动至关重要。

### 5.3.1 时间序列分析基础

股市数据是典型的时间序列数据。在特征提取中，我们需要分析股票价格的长期趋势和短期波动。

import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr

# 下载股票数据
stock_data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2020-01-01', end='2021-01-01')

# 展示数据
print(stock_data.head())

### 5.3.2 特征提取在股市预测中的应用案例

我们可以提取如移动平均、相对强弱指数(RSI)、MACD等技术指标作为特征。

# 计算简单的移动平均线
stock_data['SMA_50'] = stock_data['Close'].rolling(window=50).mean()
stock_data['SMA_200'] = stock_data['Close'].rolling(window=200).mean()

# 计算RSI指标
delta = stock_data['Close'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).fillna(0)
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).fillna(0)
avg_gain = gain.rolling(window=14).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=14).mean()
RS = avg_gain / avg_loss
RSI = 100 - (100 / (1 + RS))

# 添加RSI指标到数据集
stock_data['RSI_14'] = RSI

# 展示计算后的数据
print(stock_data[['Close', 'SMA_50', 'SMA_200', 'RSI_14']].tail())

这些特征之后可用于训练预测模型，用于股市的短期或长期预测。不过需要指出的是，股市预测具有很大不确定性，特征提取只是提高预测准确性的因素之一。