Kejuruteraan Ciri: Panduan Terbaik
Kejuruteraan Ciri
Kejuruteraan Ciri digambarkan sebagai langkah prapemprosesan dalam pembelajaran mesin yang mengubah data mentah menjadi set input yang lebih berkesan yang mempunyai beberapa atribut yang dikenali sebagai ciri.
Kejayaan model pembelajaran mesin sangat bergantung pada kualiti ciri yang digunakan untuk melatih mereka. Kejuruteraan ciri melibatkan satu set teknik yang membolehkan kami mencipta ciri baharu dengan menggabungkan atau mengubah ciri sedia ada. Teknik ini membantu menyerlahkan corak dan perhubungan yang paling penting dalam data, yang seterusnya membantu model pembelajaran mesin untuk belajar daripada data dengan lebih berkesan.
Teknik Utama dalam Kejuruteraan Ciri
Kejuruteraan Ciri boleh dikelaskan kepada dua langkah utama iaitu;
Pra-pemprosesan Data
Pemahaman Perniagaan(Pengetahuan Domain)
Pra-pemprosesan Data
Ini biasanya merupakan satu langkah dalam kejuruteraan ciri dan melibatkan penyediaan dan memanipulasi data kepada keperluan bahasa mesin semasa. Pelbagai teknik digunakan disini antaranya;
Mengendalikan Nilai Hilang di mana teknik seperti imputasi (min, median, mod) atau menggunakan algoritma yang mengendalikan nilai hilang secara asli boleh digunakan.
Pengekodan Pembolehubah Kategori yang mana data kategori mesti ditukar kepada bentuk berangka untuk kebanyakan algoritma menggunakan kaedah biasa seperti pengekodan satu panas, pengekodan label dan pengekodan sasaran.
Penskalaan dan Normalisasi di mana ciri penskalaan memastikan ia menyumbang sama kepada model. Teknik termasuk penyeragaman (z-skor)
Interaksi Ciri & Penciptaan Ciri di mana ciri sedia ada digabungkan untuk mencipta ciri baharu sekali gus mewujudkan hubungan yang kompleks dengan data
Pengurangan Dimensi di mana teknik seperti PCA (Analisis Komponen Utama) atau t-SNE mengurangkan bilangan ciri sambil mengekalkan maklumat yang paling penting.
EDA juga boleh digunakan dalam kejuruteraan ciri dan biasanya merupakan pendahulu kepada kejuruteraan ciri.
Pengetahuan Domain
Pengetahuan domain merujuk kepada pemahaman dan kepakaran dalam bidang atau industri tertentu. Dalam kejuruteraan ciri, ia melibatkan penggunaan cerapan dan pemahaman tentang konteks dan hubungan data untuk mencipta ciri bermakna yang boleh meningkatkan prestasi model.
Ia membantu dalam mengenal pasti ciri yang berkaitan dengan masalah yang dihadapi dan memahami perhubungan data.
Atas ialah kandungan terperinci Kejuruteraan Ciri: Panduan Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
