特徵工程

簡介

嘿，今天我們將揭開特徵工程的神秘面紗。這似乎是一個很難涵蓋的主題，但我希望在本文末尾您至少能了解它的基礎知識。

來自維基百科，特徵工程是一種機器學習方法，它使用資料建立不包含在訓練集中的新變數。
它可以為監督學習和無監督學習產生新特徵。
讓資料轉換變得更容易、更快捷，同時提高模型的準確性。

特徵工程技術

1. 資料清理：這是整理您的資料。您解決缺少的資訊、更正錯誤並消除任何不一致之處。
2. 資料轉換：這是資料重塑或調整。範例：按比例縮小大量數據或標準化數據，使其適合某個範圍。 重要的因素是在不改變資料含義的情況下進行這些變更。
3. 特徵提取：這是我們探索現有資料並創建可以提供新見解的新特徵的地方。這使得模型更簡單、更快，而不會失去有用的細節。
4. 特徵選擇：涉及挑選與目標預測最密切相關的資料片段。這消除了不必要的信息，使模型更加集中。
5. 功能迭代：這一切都是關於嘗試和錯誤的。新增或刪除某些功能、測試它們如何影響模型並保留可提高模型效能的流程。

機器學習中的特徵類型

1. 數字特徵：這些數字是可以測量的，本質上是直接且連續的。例：年齡。
2. 分類特徵：這些是分類的。例如，眼睛的顏色。
3. 時間序列特徵：隨時間記錄的資料。例子;股票。
4. 文字特徵：這些是由單字或文字組成的特徵。例：顧客評論

結論
我希望我很好地解釋了這些術語，我相信這是作為初學者理論上需要了解的幾件事。下次我們討論特徵工程時，將會用更實際的術語。
下次見！

以上是特徵工程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！