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随着互联网的不断发展，人工智能以及机器学习等技术逐渐被众多程序员所掌握。今天我们就一起来了解一下，机器学习中的特征工程都有哪些技术要点。
特征工程基础
特征工程意味着从现有数据中构建额外特征，这些数据通常分布在多个相关表中。特征工程需要从数据中提取相关信息并将其放入单个表中，然后可以使用该表来训练机器学习模型。
构建特征的过程非常地耗时，因为每个特征的构建通常需要一些步骤来实现，尤其是使用多个表中的信息时。我们可以将特征创建的步骤分为两类：转换和聚合。让我们看几个例子来了解这些概念的实际应用。
转换作用于单个表(从Python角度来看，表只是一个Pandas数据框)，它通过一个或多个现有的列创建新特征。
特征基元
在我们完全深入进行特征合成之前，我们需要了解特征基元。我们已经知道它们是什么了，但我们刚刚用不同的名字来称呼它们!这些只是我们用来形成新功能的基本操作：
聚合：基于父表与子表(一对多)关系完成的操作，按父表分组，并计算子表的统计数据。一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的大贷款额。
转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。
深度特征合成
我们现在已经做好准备来理解深度特征合成(dfs)。实际上，我们已经在之前的函数调用中执行了dfs!深度特征仅仅是堆叠多个基元的特征，而dfs是制作这些特征的过程名称。深度特征的深度是制作特征所需的基元的数量。
自动化特征工程虽然解决了一个问题，但又导致了另一个问题：特征太多。虽然在拟合模型之前很难说哪些特征很重要，但很可能并非所有这些特征都与我们想要训练模型的任务相关。此外，特征太多可能会导致模型性能不佳，因为一些不是很有用的特征会淹没那些更重要的特征。
特征过多的问题被称为维度诅咒。随着特征数量的增加(数据的维度增加)，模型越来越难以学习特征和目标之间的映射。实际上，模型执行所需的数据量随着特征数量呈指数级增长。
维度诅咒与特征缩减(也称为特征选择)相对应：删除不相关特征的过程。特征选择可以采用多种形式：主成分分析(PCA)，SelectKBest，使用模型中的特征重要性，或使用深度神经网络进行自动编码。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-02-12
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